论文部分内容阅读
摘要：为了提高道路交通安全性，降低易受伤害道路使用者的损伤风险，对中国长沙和德国汉诺威城区2001-2006年的自行车道路交通事故进行了对比研究。按照特定的采样标准从长沙IVAC数据库和汉诺威GIDAS数据库中分别获得1013起和1806起自行车事故样板，以真实的事故数据为基础对两个地区骑车者年龄和性别、车辆类型、事故时间、事故形态、损伤部位和损伤严重度等事故特征进行了系统的分析和比较，其中运用圆形分布方法对事故时间进行了深入的对比分析。对两城区的自行车交通事故特征获得了定量的分析结果。与汉诺威相比，长沙自行车交通事故具有死亡率高，死亡年龄小，事故高峰时段长等特点。并深入讨论了降低长沙市城区自行车事故和死亡率的可能性和改进方向。
关键词：道路交通安全；自行车事故；对比分析；事故特征；降低损伤风险
中图分类号：U491.31 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）07（b）-0000-00
1 引言
骑自行车者作为易受伤害的道路使用者之一，一直受到世界各发达国家的关注，英国通过加强限速等措施，在两年时间内有效地减少了35%的道路碰撞死亡和56%的行人重度创伤[1]。自行车是我国城市居民出行的主要交通工具之一。虽然我国正在迅速机动化，但是有研究表明，在未来15年内，我国的大多数家庭还是不大可能都拥有一辆小汽车，对于骑自行车者来说，他们暴露于道路上机动车的危险要大于以往[2]。因此城区自行车交通事故研究对于提高我国城市交通安全具有重要的现实意义。目前我国自行车道路交通事故的研究还远远落后于发达国家，特别是缺乏对事故特征的定量分析。研究方法主要是统计分析和事故重建仿真分析，本文采取对比分析的方法，对中国长沙市和德国汉诺威地区的自行车事故特征进行了深入研究。既作横向的对比，研究两个城市自行车事故特征的异同；又作纵向的分析，探索长沙地区骑自行车者的致伤原因和降低事故发生和损伤风险的有效途径。
2 方法和材料
2.1 事故数据的采集
本研究中自行车交通事故数据分别来自中国长沙IVAC数据库和德国汉诺威GIDAS数据库。取样标准如下：（1）事故发生时间为2001-2006年，（2）事故发生地点在城区。按照取样标准，分别从两个数据库中挑选出1013起和1806起自行车事故。
2.2 自行车事故数据统计分析
首先对事故车辆类型、事故时间、事故形态、受害者年龄、性别、损伤部位和损伤严重度等指标进行对比分析。最后对事故数据采集方法、事故样本、损伤分布、致伤原因和骑自行车者安全防护措施等问题进行讨论。
2.2.1 圆形分布分析方法
应用圆形分布法[3]分析自行车事故一天24小时的时间分布规律。如果自行车事故有集中于某个时刻发生的倾向，这一倾向性可用平均角 （mean angle）表示。将平均角转换成相应的时刻，即得到一天中自行车事故发生的高峰时刻。将（ ±S）转换成相应的时刻，即得到一天中自行车事故发生的高峰时段（S为角标准差）。
平均角 可用加权法计算得到。将事故时间的圆分布资料分为24组，每组一小时，每小时占360度圆周的1/24，即15度。每组事故发生时间用所在各组组中值 代替，每组样本量 为该组事故起数。首先计算 ， ，然后代入圆形分布各计算公式，求出角度离散程度指标r值、平均角 以及角标准差S。具体的计算公式如下：
首先计算 x= ；y=
r= （1）
； （2）
S= （3）
用雷氏Z值（Rayleigh Z） 检验平均角的显著性， 如果Z > Z0.05 （查表得Z0.05 ），说明一天24小时中自行车事故的发生时间存在一个高峰时刻。
为了进一步研究长沙和汉诺威自行车事故发生的高峰时刻是否一致，本文用Watson-William检验法对两样本的平均角进行比较。给出假设H0：两个城市自行车事故发生的高峰时刻差别显著。t值计算公式如下：
t= ；
R1=n1r1；R2=n2r2；R=Nr （4）
式中： ri（i=1，2）是第i个样本的角度离散程度指标，ni（i=1，2）是第i个样本的数量，R为两组合并计算时的数值，N为两组样本数量之和，即N=n1+n2。K为一个纠正因子。此t值与自由度为（N - 2）的t0.05比较，如果tt0.05，则P<0.05，表示两样本平均数之间差别有统计意义。
3 结果和分析
主要针对样本包含的车辆类型、事故时间、事故类型、道路环境和骑车者损伤情况等信息进行对比分析。
3.1 车辆类型
长沙和汉诺威城区自行车交通事故车辆类型分布统计结果显示，中国长沙，与自行车发生碰撞的车辆类型以小型客车为主，占58.5%。其次是摩托车和货车，分别占15.9%和12%。在德国汉诺威小型客车也是主要的事故车辆类型，占60%以上。另外，自行车与自行车之间发生碰撞的事故大约占12%。
3.2 损伤严重度
中国长沙样本中共有1013名骑自行车者，其中867人受轻伤（85.6%），55人受重伤（5.4%），51人死亡（5.0%）。德国汉诺威样本中共有1806名骑自行车者，其中1345人受轻伤（74.5%），318人受重伤（17.6%），15人死亡（0.8%）。长沙自行车事故的死亡风险远远高于汉诺威地区。
两个数据样本中骑自行车者年龄与损伤严重度的统计结果显示，在中国长沙，41.2%的死亡事故发生在36-50岁的青壮年人群中， 21.6%的死者为60岁以上的老人；36-40岁人群的重伤事故比例最高。在德国汉诺威，53.3%的死者是60岁以上的老年人，老人和儿童的重伤比例较高。 中国长沙数据样本来自于长沙市警察部门，其中关于损伤部位和伤情的记录不完整，1013起事故中只有345起记录了受伤部位，且每一起事故仅记录一处主要的受伤部位，因此不能判断是否发生复合伤。统计显示自行车事故中下肢伤最常见，头部和上肢也是常见的损伤部位。长沙样本中骨盆损伤记录为零，上肢损伤概率（12.8%）远小于汉诺威上肢损伤的概率（42.1%）。根据以上统计结果，各部位均以轻伤为主，头部发生重伤的比例最高，同时头部损伤也是导致死亡的主要原因。
3.3 事故时间24小时圆形分布统计分析
对事故时间24小时分布情况运用圆分布统计方法进行分析， 确定24小时内事故时间有无集中趋势，探明事故发生的高峰时间段。以00：00-00：59为起点，根据公式（1）、（2）分别计算出长沙和汉诺威自行车交通事故样本的平均角（长沙样本：212.07度；汉诺威样本：211.02度），并经过雷氏Z值检验（公式（4））证明平均角显著存在（长沙样本： p<0.05，r = 0.2447；汉诺威样本：p<0.05，r = 0.4997），Z值均远远大于Z0.05=2.9957，即24小时内的事故时间分布有集中趋势，见表1。长沙样本中，每日事故高峰时刻是14：08，高峰时段是7：44～20：33。汉诺威样本中，每日事故高峰时刻是14：04，高峰时段是9：34～18：34。
用Watson-William检验法对两组样本的平均数计算结果进行比较。两样本合并之后计算角度离散程度指标R=0.4080（K=1.45）。根据公式（4）计算得到t=0.28，t0.05=1.96，t 表1 24小时圆形分布计算结果
中国长沙 德国汉诺威
x -0.2073 -0.4283
y -0.1299 -0.2575
r 0.2447 0.4997
212.07 211.02
S 96.14 67.49
雷氏Z值 60.64 450.97
高峰时段 ±S
7：44～20：33 9：34～18：34
4 讨论
4.1 车辆类型
中国长沙与德国汉诺威自行车事故的车辆类型均以小型客车为主，分别占58.5% 和64.1%。因此，小型客车是降低骑车人风险的关键因素，在设计过程中加强对骑自行车者安全性的关注将有效降低自行车事故的损伤严重度。对比分析发现，中国长沙摩托车、货车和大中型客车所占比例远远高于汉诺威。在长沙样本中90%以上的摩托车是三轮摩托车，大中型客车以公交车为主。三轮摩托车和货车常用于市区货运，而公交车是长沙市民出行的主要代步工具，又由于长沙自行车与机动车混合行驶的情况较为严重，因此大大增加了事故的发生概率。在汉诺威，人们出行以小汽车为主，再加上专门的自行车道建设，有效降低了自行车与其他机动车发生碰撞的风险。
4.2 损伤分析
中国长沙和德国汉诺威骑车人的损伤分布情况既有相似之处，又存在明显的差异。
两个样本在性别和年龄的分布上呈现较大的相似性，均为男性高于女性，事故高发年龄段都集中在36-40岁。
长沙骑自行车者的死亡风险远高于汉诺威，汉诺威死亡率仅为0.8%，长沙高达5.0%。分析其原因，首先与我国的交通网络规划有关。多数德国城市对自行车交通都有详尽的规划。相比之下，中国机动车辆与自行车混合行驶的情况较为严重，随着私家车大量进入家庭和城市公共交通环境，自行车道不仅未能引起重视，甚至部分原有的自行车道被机动车道占用，致使骑车人暴露于危险的概率大大增加。其次与头盔使用情况有关。头部伤是导致死亡的主要原因，欧美国家大多通过佩戴头盔来减少骑车人头部的损伤。瑞典、美国的大部分州、加拿大、丹麦、新西兰等国都有强制性法规，规定青少年骑自行车必须佩戴头盔。关于头盔对骑自行车者的防护效果早在20世纪80年代已经被相关研究证实。在长沙，骑自行车者极少佩戴头盔，也没有相关的政策引导或规定骑车人佩戴头盔。
长沙和汉诺威骑车人死亡事故在各年龄阶段的分布情况不同。长沙36-50岁人群的死亡率最高，占死亡总数的41.2%。汉诺威死亡事故多集中在60岁以上的老年人群中，占死亡总数的53.3%。造成这种差异的原因可能与自行车在两个城市的不同用途有关。在长沙，自行车是人们日常生活和工作出行的交通工具之一，使用者以青壮年为主。而在汉诺威自行车多用于健身旅游或作为短途换乘工具，相比而言，青少年和老年人使用的频率更高。由此也可推断，长沙由自行车事故导致的寿命损失和经济损失必定大于汉诺威。
5 结语
本研究的分析结果能客观地反映出长沙和汉诺威自行车事故的真实情况。但是长沙样本数据缺乏详尽的损伤描述，对骑车人的受伤严重程度的分析判断具有一定的局限性。深入的交通事故调查研究是解决这一问题的有效途径。由以上分析可以看出，长沙市城区骑自行车者死亡率下降还有很大的改善空间。
参考文献：
[1] Margie Peden， et al. World Report on Road Traffic Injury Prevention [R]. Geneva： World Health Organization， 2004. 1-5.
[2] Mohan D， Tiwari G. Traffic safety in low income countries： issues and concerns regarding technology transfer from high-income countries. In： Reflections of the transfer of traffic safety knowledge to motorising nations. Melbourne [J]， Global Traffic Safety Trust， 1998： 27–56.
[3] 金丕焕. 医用统计方法[M]. 上海：复旦大学大学出版社，2003. 211-217.
[4] Kroon PO， Bunketorp O， and Romanus B. The Protective Effect of Bicycle Helmets - A Study of Paired Samples in a Computer – Based Accident Material in Gothenburg [A]， Proceedings of the International Conference on the Biomechanics of Impact （IRCOBI） [C]. Sweden， 1986. 249.
[5] Fatality Facts： Bicycles. Insurance Institute for Highway Safety [EB/OL]. http：//www.highwaysafety.org/safety_facts/fatality_facts/bikes.html， 1999.
关键词：道路交通安全；自行车事故；对比分析；事故特征；降低损伤风险
中图分类号：U491.31 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）07（b）-0000-00
1 引言
骑自行车者作为易受伤害的道路使用者之一，一直受到世界各发达国家的关注，英国通过加强限速等措施，在两年时间内有效地减少了35%的道路碰撞死亡和56%的行人重度创伤[1]。自行车是我国城市居民出行的主要交通工具之一。虽然我国正在迅速机动化，但是有研究表明，在未来15年内，我国的大多数家庭还是不大可能都拥有一辆小汽车，对于骑自行车者来说，他们暴露于道路上机动车的危险要大于以往[2]。因此城区自行车交通事故研究对于提高我国城市交通安全具有重要的现实意义。目前我国自行车道路交通事故的研究还远远落后于发达国家，特别是缺乏对事故特征的定量分析。研究方法主要是统计分析和事故重建仿真分析，本文采取对比分析的方法，对中国长沙市和德国汉诺威地区的自行车事故特征进行了深入研究。既作横向的对比，研究两个城市自行车事故特征的异同；又作纵向的分析，探索长沙地区骑自行车者的致伤原因和降低事故发生和损伤风险的有效途径。
2 方法和材料
2.1 事故数据的采集
本研究中自行车交通事故数据分别来自中国长沙IVAC数据库和德国汉诺威GIDAS数据库。取样标准如下：（1）事故发生时间为2001-2006年，（2）事故发生地点在城区。按照取样标准，分别从两个数据库中挑选出1013起和1806起自行车事故。
2.2 自行车事故数据统计分析
首先对事故车辆类型、事故时间、事故形态、受害者年龄、性别、损伤部位和损伤严重度等指标进行对比分析。最后对事故数据采集方法、事故样本、损伤分布、致伤原因和骑自行车者安全防护措施等问题进行讨论。
2.2.1 圆形分布分析方法
应用圆形分布法[3]分析自行车事故一天24小时的时间分布规律。如果自行车事故有集中于某个时刻发生的倾向，这一倾向性可用平均角 （mean angle）表示。将平均角转换成相应的时刻，即得到一天中自行车事故发生的高峰时刻。将（ ±S）转换成相应的时刻，即得到一天中自行车事故发生的高峰时段（S为角标准差）。
平均角 可用加权法计算得到。将事故时间的圆分布资料分为24组，每组一小时，每小时占360度圆周的1/24，即15度。每组事故发生时间用所在各组组中值 代替，每组样本量 为该组事故起数。首先计算 ， ，然后代入圆形分布各计算公式，求出角度离散程度指标r值、平均角 以及角标准差S。具体的计算公式如下：
首先计算 x= ；y=
r= （1）
； （2）
S= （3）
用雷氏Z值（Rayleigh Z） 检验平均角的显著性， 如果Z > Z0.05 （查表得Z0.05 ），说明一天24小时中自行车事故的发生时间存在一个高峰时刻。
为了进一步研究长沙和汉诺威自行车事故发生的高峰时刻是否一致，本文用Watson-William检验法对两样本的平均角进行比较。给出假设H0：两个城市自行车事故发生的高峰时刻差别显著。t值计算公式如下：
t= ；
R1=n1r1；R2=n2r2；R=Nr （4）
式中： ri（i=1，2）是第i个样本的角度离散程度指标，ni（i=1，2）是第i个样本的数量，R为两组合并计算时的数值，N为两组样本数量之和，即N=n1+n2。K为一个纠正因子。此t值与自由度为（N - 2）的t0.05比较，如果t
3 结果和分析
主要针对样本包含的车辆类型、事故时间、事故类型、道路环境和骑车者损伤情况等信息进行对比分析。
3.1 车辆类型
长沙和汉诺威城区自行车交通事故车辆类型分布统计结果显示，中国长沙，与自行车发生碰撞的车辆类型以小型客车为主，占58.5%。其次是摩托车和货车，分别占15.9%和12%。在德国汉诺威小型客车也是主要的事故车辆类型，占60%以上。另外，自行车与自行车之间发生碰撞的事故大约占12%。
3.2 损伤严重度
中国长沙样本中共有1013名骑自行车者，其中867人受轻伤（85.6%），55人受重伤（5.4%），51人死亡（5.0%）。德国汉诺威样本中共有1806名骑自行车者，其中1345人受轻伤（74.5%），318人受重伤（17.6%），15人死亡（0.8%）。长沙自行车事故的死亡风险远远高于汉诺威地区。
两个数据样本中骑自行车者年龄与损伤严重度的统计结果显示，在中国长沙，41.2%的死亡事故发生在36-50岁的青壮年人群中， 21.6%的死者为60岁以上的老人；36-40岁人群的重伤事故比例最高。在德国汉诺威，53.3%的死者是60岁以上的老年人，老人和儿童的重伤比例较高。 中国长沙数据样本来自于长沙市警察部门，其中关于损伤部位和伤情的记录不完整，1013起事故中只有345起记录了受伤部位，且每一起事故仅记录一处主要的受伤部位，因此不能判断是否发生复合伤。统计显示自行车事故中下肢伤最常见，头部和上肢也是常见的损伤部位。长沙样本中骨盆损伤记录为零，上肢损伤概率（12.8%）远小于汉诺威上肢损伤的概率（42.1%）。根据以上统计结果，各部位均以轻伤为主，头部发生重伤的比例最高，同时头部损伤也是导致死亡的主要原因。
3.3 事故时间24小时圆形分布统计分析
对事故时间24小时分布情况运用圆分布统计方法进行分析， 确定24小时内事故时间有无集中趋势，探明事故发生的高峰时间段。以00：00-00：59为起点，根据公式（1）、（2）分别计算出长沙和汉诺威自行车交通事故样本的平均角（长沙样本：212.07度；汉诺威样本：211.02度），并经过雷氏Z值检验（公式（4））证明平均角显著存在（长沙样本： p<0.05，r = 0.2447；汉诺威样本：p<0.05，r = 0.4997），Z值均远远大于Z0.05=2.9957，即24小时内的事故时间分布有集中趋势，见表1。长沙样本中，每日事故高峰时刻是14：08，高峰时段是7：44～20：33。汉诺威样本中，每日事故高峰时刻是14：04，高峰时段是9：34～18：34。
用Watson-William检验法对两组样本的平均数计算结果进行比较。两样本合并之后计算角度离散程度指标R=0.4080（K=1.45）。根据公式（4）计算得到t=0.28，t0.05=1.96，t
中国长沙 德国汉诺威
x -0.2073 -0.4283
y -0.1299 -0.2575
r 0.2447 0.4997
212.07 211.02
S 96.14 67.49
雷氏Z值 60.64 450.97
高峰时段 ±S
7：44～20：33 9：34～18：34
4 讨论
4.1 车辆类型
中国长沙与德国汉诺威自行车事故的车辆类型均以小型客车为主，分别占58.5% 和64.1%。因此，小型客车是降低骑车人风险的关键因素，在设计过程中加强对骑自行车者安全性的关注将有效降低自行车事故的损伤严重度。对比分析发现，中国长沙摩托车、货车和大中型客车所占比例远远高于汉诺威。在长沙样本中90%以上的摩托车是三轮摩托车，大中型客车以公交车为主。三轮摩托车和货车常用于市区货运，而公交车是长沙市民出行的主要代步工具，又由于长沙自行车与机动车混合行驶的情况较为严重，因此大大增加了事故的发生概率。在汉诺威，人们出行以小汽车为主，再加上专门的自行车道建设，有效降低了自行车与其他机动车发生碰撞的风险。
4.2 损伤分析
中国长沙和德国汉诺威骑车人的损伤分布情况既有相似之处，又存在明显的差异。
两个样本在性别和年龄的分布上呈现较大的相似性，均为男性高于女性，事故高发年龄段都集中在36-40岁。
长沙骑自行车者的死亡风险远高于汉诺威，汉诺威死亡率仅为0.8%，长沙高达5.0%。分析其原因，首先与我国的交通网络规划有关。多数德国城市对自行车交通都有详尽的规划。相比之下，中国机动车辆与自行车混合行驶的情况较为严重，随着私家车大量进入家庭和城市公共交通环境，自行车道不仅未能引起重视，甚至部分原有的自行车道被机动车道占用，致使骑车人暴露于危险的概率大大增加。其次与头盔使用情况有关。头部伤是导致死亡的主要原因，欧美国家大多通过佩戴头盔来减少骑车人头部的损伤。瑞典、美国的大部分州、加拿大、丹麦、新西兰等国都有强制性法规，规定青少年骑自行车必须佩戴头盔。关于头盔对骑自行车者的防护效果早在20世纪80年代已经被相关研究证实。在长沙，骑自行车者极少佩戴头盔，也没有相关的政策引导或规定骑车人佩戴头盔。
长沙和汉诺威骑车人死亡事故在各年龄阶段的分布情况不同。长沙36-50岁人群的死亡率最高，占死亡总数的41.2%。汉诺威死亡事故多集中在60岁以上的老年人群中，占死亡总数的53.3%。造成这种差异的原因可能与自行车在两个城市的不同用途有关。在长沙，自行车是人们日常生活和工作出行的交通工具之一，使用者以青壮年为主。而在汉诺威自行车多用于健身旅游或作为短途换乘工具，相比而言，青少年和老年人使用的频率更高。由此也可推断，长沙由自行车事故导致的寿命损失和经济损失必定大于汉诺威。
5 结语
本研究的分析结果能客观地反映出长沙和汉诺威自行车事故的真实情况。但是长沙样本数据缺乏详尽的损伤描述，对骑车人的受伤严重程度的分析判断具有一定的局限性。深入的交通事故调查研究是解决这一问题的有效途径。由以上分析可以看出，长沙市城区骑自行车者死亡率下降还有很大的改善空间。
参考文献：
[1] Margie Peden， et al. World Report on Road Traffic Injury Prevention [R]. Geneva： World Health Organization， 2004. 1-5.
[2] Mohan D， Tiwari G. Traffic safety in low income countries： issues and concerns regarding technology transfer from high-income countries. In： Reflections of the transfer of traffic safety knowledge to motorising nations. Melbourne [J]， Global Traffic Safety Trust， 1998： 27–56.
[3] 金丕焕. 医用统计方法[M]. 上海：复旦大学大学出版社，2003. 211-217.
[4] Kroon PO， Bunketorp O， and Romanus B. The Protective Effect of Bicycle Helmets - A Study of Paired Samples in a Computer – Based Accident Material in Gothenburg [A]， Proceedings of the International Conference on the Biomechanics of Impact （IRCOBI） [C]. Sweden， 1986. 249.
[5] Fatality Facts： Bicycles. Insurance Institute for Highway Safety [EB/OL]. http：//www.highwaysafety.org/safety_facts/fatality_facts/bikes.html， 1999.