施紅星，閆 彬

(1.蚌埠汽車士官學(xué)校 運輸勤務(wù)系，安徽 蚌埠233011;2.蚌埠汽車士官學(xué)校 司訓(xùn)勤務(wù)系，安徽 蚌埠233011)

車輛交通安全風(fēng)險識別是指對尚未發(fā)生的、潛在的和客觀存在的各種車輛交通安全風(fēng)險進(jìn)行系統(tǒng)和連續(xù)地預(yù)測、識別、推斷、歸納，并分析產(chǎn)生車輛交通事故原因的過程。

交通安全風(fēng)險識別的方法很多，有定性的，也有定量的，常用的有事故數(shù)法、事故率法、事故數(shù)—事故率法、統(tǒng)計分析法、邏輯分析法等，各種方法各有側(cè)重和優(yōu)勢，應(yīng)用時也各有條件要求［1-5］。如陳庚、代寶乾等分別應(yīng)用事故理論對交通安全風(fēng)險進(jìn)行了分析和評價［6-8］。綜合看來，現(xiàn)有的研究多為定性的探討，大都局限在調(diào)研的基礎(chǔ)上分析交通安全管理中存在的突出問題，沒有從整體出發(fā)明確安全管理的重點，缺乏系統(tǒng)、定量的研究。

本文運用事故樹分析法，對車輛交通事故的各影響因素進(jìn)行權(quán)衡，系統(tǒng)識別風(fēng)險因素、這對深入揭示車輛交通事故發(fā)生的潛在因素、擬定風(fēng)險處理方案，預(yù)測預(yù)防事故發(fā)生具有重要意義。

1 車輛交通安全風(fēng)險分析

車輛交通安全是由人、車、環(huán)境和管理這4 個要素共同組成的一個復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)。由于組成要素自身的動態(tài)變化、相互之間關(guān)系的動態(tài)變化、外界影響因素的動態(tài)變化等特性，使得系統(tǒng)的組成要素之間相互關(guān)系容易失調(diào)，造成車輛交通事故(如圖1 所示)。

圖1 車輛交通事故致因模型

1.1 駕駛員風(fēng)險

在車輛交通安全系統(tǒng)中，駕駛員是車輛交通安全的主體，是影響車輛交通安全風(fēng)險管理的首要因素，在安全運輸中發(fā)揮著主體的作用，是影響車輛交通安全水平提高的關(guān)鍵。

駕駛員的風(fēng)險主要體現(xiàn)在不安全行為和操作失誤兩個方面，具體包括駕駛員生理缺陷(眼睛近視、色盲、色弱、聽力差、四肢異常、血壓和心肺功能異常、有妨礙駕駛的疾病及生理缺陷)，心理缺陷(觀察和感知能力、判斷能力、反應(yīng)能力、情緒、意志、應(yīng)變能力等不能滿足駕駛需要)，不安全駕駛行為(違法會車、違法超車、違法搶行、違法掉頭、違法變更車道、違法占道行駛、違反交通信號等)等方面的風(fēng)險。

1.2 車輛風(fēng)險

車輛是車輛交通事故的載體。在車輛交通事故形態(tài)中，以車與車相撞為主，占到了事故總數(shù)的近80%;另外，還有刮擦、刮撞、碾壓、翻車、墜車等形態(tài)。車輛技術(shù)性能的好壞是影響車輛交通安全的重要因素，其危險來源于車輛性能老化，車輛制動失效、轉(zhuǎn)向失效、照明與信號裝置失效、爆胎等風(fēng)險。

1.3 環(huán)境風(fēng)險

環(huán)境風(fēng)險因素包括道路缺陷、惡劣天氣、交通管理滯后和社會人文環(huán)境等。道路缺陷，如道路幾何線形不合理、線形組合不協(xié)調(diào)、路面質(zhì)量不佳等;惡劣天氣，如冰、雪、雨、霧、夜間等;交通管理滯后，如交通信號標(biāo)志缺失、管理力量薄弱、交通指揮混亂等;社會人文環(huán)境，如運行地區(qū)人多繁雜、教育水平低、經(jīng)濟(jì)狀況差等。

隨著交通流量的增加，道路建設(shè)的數(shù)量、質(zhì)量與車輛發(fā)展不相適應(yīng)，道路阻塞、交通擁擠時有發(fā)生，車輛運行不安全因素增加。這些風(fēng)險對人員的行為、車輛安全性能、道路狀況等產(chǎn)生影響，使車輛運行條件惡化、安全性下降。

1.4 管理風(fēng)險

車輛交通系統(tǒng)中，管理缺陷的直接體現(xiàn)是系統(tǒng)中的駕駛員違法行為增加、秩序混亂、事故風(fēng)險加大。從筆者對各單位近幾年發(fā)生的幾起惡性車輛交通事故的調(diào)查分析來看，大都是不按規(guī)定程序派車、私自出車，對小遠(yuǎn)散單位及零星車輛的管理措施不落實，監(jiān)督、控制不力。

因此，管理風(fēng)險主要有安全管理制度不完善、規(guī)章制度不落實、教育培訓(xùn)不到位、缺乏有效監(jiān)控機(jī)制，以及安全文化氛圍營造不好和先進(jìn)安全管理技術(shù)應(yīng)用不多等。

2 車輛交通安全風(fēng)險識別模糊事故樹法

利用傳統(tǒng)事故樹進(jìn)行結(jié)構(gòu)重要度分析時過分依賴事故樹的結(jié)構(gòu)，由于車輛交通事故的成因往往比較復(fù)雜，沒有簡單、明晰的因果關(guān)系，事故樹的結(jié)構(gòu)更多依靠的是人的主觀構(gòu)造，結(jié)果缺乏可靠性。而且在定量概率計算時，傳統(tǒng)事故樹把所有事件發(fā)生的概率處理成一精確值，而在車輛交通安全系統(tǒng)中，某些事件發(fā)生的影響因素很多，具有一定的模糊性，還有一些事件的概率缺乏數(shù)據(jù)調(diào)查或不便于進(jìn)行統(tǒng)計。將模糊理論引入事故樹分析中可以很好地解決這些問題。

2.1 車輛交通安全風(fēng)險模糊事故樹法識別的基本原理

在車輛交通安全系統(tǒng)中，從頂上事故(車輛交通事件)開始，層層分析其發(fā)生的原因，將可能發(fā)生的事故與導(dǎo)致事故發(fā)生的因素之間的邏輯關(guān)系表示出來，并通過定性定量分析，辨別事故危險性，直到找出事故的基本事件(風(fēng)險要素)為止，形成一個水平放置的樹狀圖。在事故樹中，分析事故發(fā)生的每種可能性和系統(tǒng)安全的各種可能方案(定性分析)，計算系統(tǒng)事故的發(fā)生概率，并對引發(fā)系統(tǒng)事故的基本事件進(jìn)行重要度排序(定量分析)，識別出事故發(fā)生的主要原因，為確定安全對策提供可靠依據(jù)，以達(dá)到預(yù)測與預(yù)防事故發(fā)生的目的。

2.2 車輛交通安全風(fēng)險模糊事故樹法識別流程

車輛交通安全風(fēng)險模糊事故樹識別的基本流程如圖2 所示。

圖2 模糊事故樹分析流程

(1)確定風(fēng)險管理的整體目標(biāo)。確定車輛交通安全風(fēng)險管理的整體目標(biāo)，通常包括本單位的實際情況、風(fēng)險管理目標(biāo)、風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)、控制標(biāo)準(zhǔn)和對風(fēng)險識別的總體要求等。

(2)建立事件的樹形結(jié)構(gòu)。把車輛安全管理活動的目標(biāo)、內(nèi)容進(jìn)行分解，并把引發(fā)車輛交通事故的全部原因事件通過演繹的方式用圖形明確表示出來，明確其結(jié)構(gòu)與邏輯關(guān)系，得到事件的樹形結(jié)構(gòu)。

(3)調(diào)查獲取事件數(shù)據(jù)。確定車輛交通安全風(fēng)險調(diào)查的對象和范圍。通常包括事件的風(fēng)險因素、安全事故和損失結(jié)果，數(shù)據(jù)主要來源于技術(shù)資料、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和試驗結(jié)果。

(4)求解最小割集。分析車輛交通安全風(fēng)險樹中各基本事件(風(fēng)險要素)對頂上事件(車輛交通事故)的影響程度，列出邏輯關(guān)系式，求解事故樹的最小割集。最小割集指能夠引起頂上事件發(fā)生最低限度的基本事件集合。每個最小割集都是頂事件發(fā)生的一種可能途徑，事故樹中最小割集越多，系統(tǒng)發(fā)生事故的途徑越多，因而就越危險。

(5)確定基本事件的模糊概率。獲得各基本事件的發(fā)生概率或語言值，并將這些值轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)(如圖3 所示)。

圖3 三角模糊數(shù)的隸屬函數(shù)

三角模糊數(shù)?p=(a，m，b)的隸屬度函數(shù)為

式中:m為的核，對應(yīng)于隸屬函數(shù)為1 的數(shù);a、b分別為模糊數(shù)的左、右分布參數(shù)，表示函數(shù)向左和向右延伸的程度。

(6)計算頂上事件的模糊概率。根據(jù)事故樹的結(jié)構(gòu)函數(shù)和三角模糊數(shù)的運算法則，計算頂上事件的模糊概率。故障樹分析中的所有邏輯門均可化為與門、或門及其組合形式，事故樹的“與門”

(7)計算基本事件的模糊重要度。運用中值法計算模糊重要度，得出在車輛交通安全系統(tǒng)中，各基本事件對頂上事件的影響程度。根據(jù)圖3，令

式中A1、A2為兩個三角形面積。

則必要存在一個z點使A1=A2，即以經(jīng)該點的垂線為分界線，使隸屬度函數(shù)曲線的左、右兩部分積分面積相等，則稱z為該模糊數(shù)的中值。三角模糊數(shù)的中值計算式為

頂上事件模糊概率(aT，mT，bT)的中值計為zT;基本事件Xi不發(fā)生時，頂上事件依然發(fā)生的模糊概率為

(8)分析結(jié)果，給出車輛交通安全風(fēng)險管理的合理性意見。

3 案例研究

以某單位在2010—2013 年期間共發(fā)生120 起車輛交通事故為例，現(xiàn)應(yīng)用模糊事故樹法對這120起事故進(jìn)行風(fēng)險識別。

3.1 事故樹編制

確定“車輛交通事故”為頂上事件，記為T;引起頂上事件發(fā)生的風(fēng)險主要有駕駛員、車輛、環(huán)境和管理4 個方面，分別記為E1、E2、E3、E4;E1、E2、E3、E4又分別包括若干影響因素。設(shè)專家判斷基本事件發(fā)生可能性為安全、較安全、較危險、危險、很危險(如圖4 所示)。根據(jù)式(1)，計算得出基本事件的模糊概率(見表1)，建立車輛交通事故樹(如圖5 所示)。

圖4 專家判斷模糊數(shù)圖

表1 基本事件的模糊概率

圖5 車輛交通事故樹

3.2 事故樹分析

(1)最小割集。利用布爾代數(shù)法簡化車輛交通事故樹就可求出最小割集，有T=E1+E2+E3+E4=X1+X2+X3+… +X46。車輛交通事故最小割集為{X1X2}，{X3X4X5}，…，{X43X44}，{X45X46}共34 個最小割集。其中單個風(fēng)險要素(基本事件)組成最小割集的較多，如制動失效、轉(zhuǎn)向失效等，可能直接導(dǎo)致事故的發(fā)生。

(2)計算頂上事件的模糊概率。根據(jù)事故樹的結(jié)構(gòu)函數(shù)和三角模糊數(shù)的運算法則，計算頂上事件的模糊概率為

(3)計算基本事件的模糊重要度。根據(jù)模糊重要度的計算公式，得各基本事件的模糊重要度構(gòu)成的集合:

逆行、酒后駕駛、未與前車保持必要安全距離、違法變更車道、未按規(guī)定讓行等交通違法行為的模糊重要度較大，是車輛交通事故的主要殺手，這與現(xiàn)實也比較吻合。

3.3 結(jié)果分析

(1)導(dǎo)致軍車駕駛員交通違法車輛交通事故的最小割集中基本事件數(shù)目最多只有4 種，雖然可能導(dǎo)致車輛交通事故發(fā)生的途徑不多，但事故發(fā)生的可能性較大。

(2)因軍車駕駛員交通違法而造成車輛交通事故的風(fēng)險很高，加強(qiáng)駕駛員交通違法的監(jiān)管迫在眉睫。駕駛員要樹立“軍車交通違章就是違法”“一次交通違法就是一次事故苗頭、就是一個安全隱患”的安全法規(guī)意識，時刻牢記交通法規(guī)，把遵章守規(guī)自覺落實到平時的行車實踐中去，拒絕違法、遠(yuǎn)離車禍，確保行車安全。

(3)用事故樹分析法描述車輛交通事故的因果關(guān)系，直觀、明了，思路清晰，邏輯性強(qiáng)，既可用于定性分析，又可用于定量分析。各單位在安全管理中，應(yīng)根據(jù)事件最小割集、模糊重要度，結(jié)合單位的實際情況，有的放矢地加強(qiáng)控制措施。

4 結(jié) 語

風(fēng)險管理是一個以最低成本最大限度地降低系統(tǒng)風(fēng)險的動態(tài)過程，車輛交通安全風(fēng)險識別是部隊車輛交通安全管理過程中的首要環(huán)節(jié)，是一項系統(tǒng)性、連續(xù)性和制度性的工作。不僅要識別所面臨的風(fēng)險，更重要、也是最困難的是識別各種潛在的風(fēng)險，只有做到未雨綢繆，才能防事故于未然。

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