王生昌 李良敏 楊立本 邱兆文

（長安大學(xué)汽車學(xué)院 西安710064）

0 引 言

研究表明，駕駛?cè)巳后w中存在著一部分駕駛?cè)溯^其他人更易發(fā)生交通事故，且發(fā)生過事故的駕駛?cè)酥貜?fù)發(fā)生事故的概率較高的現(xiàn)象，這一現(xiàn)象稱為事故傾向性［1］，這部分駕駛?cè)朔Q為“事故多發(fā)者”。這些駕駛?cè)酥匀菀装l(fā)生交通事故，主要與他們的心理、生理素質(zhì)有關(guān)。因?yàn)槭鹿蕛A向性的存在，引出了“一些人適合于從事駕駛職業(yè)，另一些人則不適宜從事駕駛職業(yè)”的所謂駕駛適宜性，特別是以駕駛作為職業(yè)的營運(yùn)車輛駕駛?cè)耍绻贿m宜的人員進(jìn)入職業(yè)駕駛?cè)岁?duì)伍，將給道路交通安全埋下極大隱患。

國內(nèi)外圍繞駕駛適宜性展開了大量研究，取得了豐碩的研究成果［2－9］。2001年交通部頒布了JT／T442－2001《營運(yùn)車輛汽車駕駛員適宜性檢測評(píng)價(jià)方法》。從近年來成果的應(yīng)用情況看，目前駕駛適宜性檢測指導(dǎo)性還不夠強(qiáng)，檢測指標(biāo)體系不夠完善，評(píng)價(jià)方法有待進(jìn)一步改進(jìn)。特別是對(duì)道路運(yùn)輸駕駛員適宜性甄別、檢測指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)方法還需進(jìn)一步研究。

針對(duì)這一現(xiàn)象，本課題在分析營運(yùn)車輛駕駛特點(diǎn)及影響營運(yùn)車輛駕駛?cè)税踩{駛的心理、生理因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，研究確定了適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)的閾值及權(quán)重，并建立了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性多元甄別模型，同時(shí)通過863名駕駛員的示范應(yīng)用，檢驗(yàn)了所建立檢測系統(tǒng)的可靠性和有效性。

1 營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性指標(biāo)體系建立

對(duì)駕駛適宜性的影響因素進(jìn)行分析研究，結(jié)合營運(yùn)車輛駕駛?cè)寺殬I(yè)特點(diǎn)，參照日本等國對(duì)職業(yè)駕駛?cè)诉m宜性檢測指標(biāo)的要求，綜合考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際可檢測性和檢測項(xiàng)目的可行性，篩選出相對(duì)獨(dú)立且能全面反映營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性的測評(píng)指標(biāo)，包括速度估計(jì)、選擇反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)錯(cuò)誤次數(shù)、動(dòng)體視力、處置判斷、暗適應(yīng)、夜間視力、深度知覺、風(fēng)險(xiǎn)感知中心及周邊反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)錯(cuò)誤次數(shù)、緊急反應(yīng)／連續(xù)緊急反應(yīng)，共14項(xiàng)測評(píng)指標(biāo)。

2 單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)制定

2．1 樣本采集與篩選

2．1．1 數(shù)據(jù)采集

本項(xiàng)目利用自主研發(fā)的駕駛適宜性檢測設(shè)備，在福建、江蘇、安徽3省區(qū)4個(gè)汽車運(yùn)輸公司設(shè)立檢測點(diǎn)，檢測從事3年以上營運(yùn)車輛駕駛的營運(yùn)車輛駕駛?cè)? 167人，并調(diào)查獲取了其3年內(nèi)安全行車情況及事故記錄。

2．1．2 樣本篩選

對(duì)檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行了科學(xué)的篩選，去除調(diào)查項(xiàng)目不完整、不穩(wěn)定和異常數(shù)據(jù)，使其具有良好的穩(wěn)定性和代表性，并對(duì)重復(fù)多次檢測的指標(biāo)進(jìn)行了2次處理：對(duì)于重復(fù)5次以上的檢測指標(biāo)，在數(shù)據(jù)分析前剔除多次檢測數(shù)據(jù)的最大值與最小值；對(duì)于進(jìn)行3次重復(fù)檢測的深度知覺檢測指標(biāo)，剔除檢測數(shù)據(jù)的最大值。

單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)制定流程見圖1。

圖1 單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)制定流程Fig．1 Establish process of single assessment index

2．2 單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

2．2．1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

在所確定的檢測指標(biāo)體系中，單次檢測指標(biāo)直接采用檢測值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)；對(duì)于多次重復(fù)檢測的指標(biāo)，分析了檢測數(shù)據(jù)不同統(tǒng)計(jì)量（均值、變動(dòng)率、極差值）與事故特性之間的相關(guān)性，選擇相關(guān)性最為顯著的統(tǒng)計(jì)量作為該項(xiàng)檢測評(píng)價(jià)指標(biāo)，避免了JT／T 442－2001《職業(yè)汽車駕駛員適應(yīng)性檢測評(píng)價(jià)方法》采用單一統(tǒng)計(jì)量均值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的弊端。

經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，深度知覺、動(dòng)體視力、風(fēng)險(xiǎn)感知中心反應(yīng)時(shí)間、周邊反應(yīng)時(shí)間等4項(xiàng)檢測指標(biāo)的檢測數(shù)據(jù)均值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用均值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)值；選擇反應(yīng)時(shí)間、緊急反應(yīng)時(shí)間的變動(dòng)率與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用變動(dòng)率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)值；速度估計(jì)的誤差均值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用誤差均值作為該項(xiàng)檢測指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)值；連續(xù)緊急反應(yīng)檢測數(shù)值的極差值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用極差值作為該項(xiàng)檢測指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)值。

2．2．2 檢測指標(biāo)與年齡的相關(guān)性分析

研究結(jié)果表明，年齡對(duì)與駕駛適宜性相關(guān)的生理、心理指標(biāo)有很大影響［10］。本項(xiàng)目采用典型兩變量之間的相關(guān)性分析法，對(duì)檢測項(xiàng)目的評(píng)價(jià)指標(biāo)與駕駛員年齡進(jìn)行了相關(guān)性分析，將與年齡相關(guān)系數(shù)較大的暗適應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)感知周邊反應(yīng)時(shí)間的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了年齡段的劃分，以40歲為界，分為41歲以上和40歲以下（包括40歲）2個(gè)年齡段。

2．2．3 檢測設(shè)備有效性分析

通過獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)判斷事故組與非事故組的檢測指標(biāo)值是否存在顯著性差異，繼而評(píng)價(jià)檢測設(shè)備的有效性。

獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)要求樣本總體服從或近似服從正態(tài)分布。采用P－P圖法檢測樣本總體是否服從正態(tài)分布。經(jīng)分析，14項(xiàng)檢測指標(biāo)中，P－P圖各點(diǎn)均近似呈1條直線，表明所有指標(biāo)均服從正態(tài)分布，滿足T檢驗(yàn)使用前提條件。

獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)結(jié)果表明，事故組和非事故組駕駛員的各項(xiàng)檢測指標(biāo)數(shù)值均存在顯著性差異，驗(yàn)證了所選擇檢測設(shè)備對(duì)駕駛適宜性檢測的有效性。

2．2．4 單一事故特征相關(guān)性分析

評(píng)價(jià)駕駛?cè)说氖鹿是闆r可采用3個(gè)特征因素：事故級(jí)別、事故責(zé)任、事故次數(shù)。制定各單項(xiàng)檢測指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，采用單因素方差分析評(píng)價(jià)檢測數(shù)據(jù)與單一事故特征在不同水平下的相關(guān)程度，選擇相關(guān)性最強(qiáng)的事故特征作為制定單項(xiàng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考。

經(jīng)分析，事故次數(shù)與檢測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性最強(qiáng)，可作為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)的參考。

2．2．5 單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)閾值確定

對(duì)各檢測指標(biāo)樣本進(jìn)行 K－均值聚類［11］分析。以聚類結(jié)果為基礎(chǔ)，參考類內(nèi)各事故次數(shù)對(duì)應(yīng)人數(shù)及其百分比以及事故多發(fā)次數(shù)在本類次數(shù)中的百分比，將聚類結(jié)果合并為4類（優(yōu)良、一般、要注意、較差），其中，“優(yōu)良”和“要注意”所占比率比較小，“一般”所占比率最大，“較差”是在檢測工作中要進(jìn)行淘汰的對(duì)象，所占比率控制在5%左右。各評(píng)價(jià)指標(biāo)閾值見表1。

3 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)制定

由于各單項(xiàng)指標(biāo)僅能反映駕駛?cè)四骋环矫嫔?、心理素質(zhì)的優(yōu)或劣。為了全面評(píng)價(jià)駕駛?cè)说鸟{駛適宜性，需要綜合各方面的適宜性指標(biāo)，制定出綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，其制定流程見圖2。

表1 駕駛適宜性單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)閾值Tab．1 Thresholds of single assessment index

圖2 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)制定流程Fig．2 Establish process of integrated assessment index

3．1 檢測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值大小差異較大，單位也不統(tǒng)一，需按下式對(duì)各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

式中：Yi為第i項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值；Xi為第i項(xiàng)指標(biāo)待標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值；Xmin為第i項(xiàng)指標(biāo)樣本內(nèi)最小值；Xmax為第i項(xiàng)指標(biāo)樣本內(nèi)最大值。

另外，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，還應(yīng)考慮到綜合指標(biāo)中各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)趨勢的統(tǒng)一性，需要對(duì)數(shù)據(jù)作趨同化處理，在所有的單項(xiàng)指標(biāo)中有13項(xiàng)數(shù)據(jù)都是數(shù)值較小時(shí)表示駕駛?cè)嗽擁?xiàng)對(duì)應(yīng)素質(zhì)較好，只有動(dòng)體視力不同，應(yīng)作趨同化處理。故對(duì)動(dòng)體視力作趨同化處理（用1減去標(biāo)準(zhǔn)化后的值），使得各項(xiàng)檢測指標(biāo)的數(shù)據(jù)同時(shí)在較小時(shí)反映駕駛?cè)藢?duì)應(yīng)項(xiàng)素質(zhì)較好。

3．2 標(biāo)準(zhǔn)化后各指標(biāo)的相關(guān)性分析

按照式（2）計(jì)算各單項(xiàng)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)各單項(xiàng)指標(biāo)間存在一定的相關(guān)性，說明各變量在反映同一信息時(shí)存在一定的重疊，需要構(gòu)建相互獨(dú)立的新指標(biāo)。

3．3 構(gòu)建獨(dú)立新指標(biāo)

采用因子分析法［12］來形成獨(dú)立的新指標(biāo)。計(jì)算各指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率，發(fā)現(xiàn)前11個(gè)獨(dú)立因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到88．225%，故提取了前11個(gè)因子，得到11個(gè)相互獨(dú)立的新指標(biāo)，減少了指標(biāo)數(shù)量，且能較全面的反映原始指標(biāo)的信息。

3．4 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

計(jì)算各項(xiàng)新指標(biāo)與事故次數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，各相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值與各相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值之和的比值即為各項(xiàng)新指標(biāo)反映適宜性的權(quán)系數(shù)，將各新指標(biāo)乘以權(quán)系數(shù)并累加，即可得到駕駛適宜性的綜合評(píng)定模型：

式中：X1～X11分別為速度估計(jì)誤差均值、選擇反應(yīng)錯(cuò)誤次數(shù)、選擇反應(yīng)時(shí)間變動(dòng)率、深度知覺判斷誤差均值、動(dòng)體視力均值、暗適應(yīng)時(shí)間、處置判斷錯(cuò)誤次數(shù)、夜間視力等級(jí)、緊急反應(yīng)時(shí)間變動(dòng)率、連續(xù)緊急反應(yīng)時(shí)間極差值、中心反應(yīng)時(shí)間均值、中心反應(yīng)錯(cuò)誤次數(shù)、周邊反應(yīng)時(shí)間均值、周邊反應(yīng)錯(cuò)誤次數(shù)。

3．5 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)閾值的確定

對(duì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)采用K－均值聚類方法進(jìn)行聚類，形成各個(gè)級(jí)別的判定閾值，見表2。

表2 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)閾值Tab．2 Thresholds of integrated assessment index

4 示范應(yīng)用

本項(xiàng)目在四川、河南、江蘇、安徽4省區(qū)進(jìn)行了示范應(yīng)用，共檢測營運(yùn)車輛駕駛?cè)?53人。

通過四川省示范應(yīng)用驗(yàn)證了標(biāo)準(zhǔn)對(duì)篩選事故多發(fā)駕駛員的作用；河南省鄭州汽運(yùn)集團(tuán)的示范應(yīng)用驗(yàn)證了標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各組別駕駛員比例的劃分有效性；江蘇省南通汽運(yùn)集團(tuán)和安徽省合肥客運(yùn)總公司的示范應(yīng)用充分驗(yàn)證了測試設(shè)備檢測數(shù)據(jù)具有良好的可重復(fù)性。通過以上4個(gè)示范點(diǎn)不同目的示范應(yīng)用，有力地證明了設(shè)備的有效性及評(píng)價(jià)指標(biāo)的可行性。

5 結(jié) 論

1）選取14項(xiàng)檢測指標(biāo)，構(gòu)建了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2）選取5 167名營運(yùn)車輛駕駛?cè)藰颖具M(jìn)行檢測，調(diào)查統(tǒng)計(jì)其近3年來的駕駛行為與交通事故，綜合運(yùn)用獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)、單因素方差分析、K－均值聚類和因子分析等數(shù)學(xué)方法，研究確定了適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)的閾值及權(quán)重，并建立了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性多元甄別模型。

3）通過示范應(yīng)用檢驗(yàn)了評(píng)價(jià)指標(biāo)的可行性。

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