基于模糊事故樹法的車輛交通安全風險識別

施紅星，閆 彬

(1.蚌埠汽車士官學校 運輸勤務系，安徽 蚌埠233011;2.蚌埠汽車士官學校 司訓勤務系，安徽 蚌埠233011)

車輛交通安全風險識別是指對尚未發生的、潛在的和客觀存在的各種車輛交通安全風險進行系統和連續地預測、識別、推斷、歸納，并分析產生車輛交通事故原因的過程。

交通安全風險識別的方法很多，有定性的，也有定量的，常用的有事故數法、事故率法、事故數—事故率法、統計分析法、邏輯分析法等，各種方法各有側重和優勢，應用時也各有條件要求［1-5］。如陳庚、代寶乾等分別應用事故理論對交通安全風險進行了分析和評價［6-8］。綜合看來，現有的研究多為定性的探討，大都局限在調研的基礎上分析交通安全管理中存在的突出問題，沒有從整體出發明確安全管理的重點，缺乏系統、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行權衡，系統識別風險因素、這對深入揭示車輛交通事故發生的潛在因素、擬定風險處理方案，預測預防事故發生具有重要意義。

1 車輛交通安全風險分析

車輛交通安全是由人、車、環境和管理這4 個要素共同組成的一個復雜動態系統。由于組成要素自身的動態變化、相互之間關系的動態變化、外界影響因素的動態變化等特性，使得系統的組成要素之間相互關系容易失調，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 駕駛員風險

在車輛交通安全系統中，駕駛員是車輛交通安全的主體，是影響車輛交通安全風險管理的首要因素，在安全運輸中發揮著主體的作用，是影響車輛交通安全水平提高的關鍵。

駕駛員的風險主要體現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、反應能力、情緒、意志、應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)等方面的風險。

1.2 車輛風險

車輛是車輛交通事故的載體。在車輛交通事故形態中，以車與車相撞為主，占到了事故總數的近80%;另外，還有刮擦、刮撞、碾壓、翻車、墜車等形態。車輛技術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、轉向失效、照明與信號裝置失效、爆胎等風險。

1.3 環境風險

環境風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境等。道路缺陷，如道路幾何線形不合理、線形組合不協調、路面質量不佳等;惡劣天氣，如冰、雪、雨、霧、夜間等;交通管理滯后，如交通信號標志缺失、管理力量薄弱、交通指揮混亂等;社會人文環境，如運行地區人多繁雜、教育水平低、經濟狀況差等。

隨著交通流量的增加，道路建設的數量、質量與車輛發展不相適應，道路阻塞、交通擁擠時有發生，車輛運行不安全因素增加。這些風險對人員的行為、車輛安全性能、道路狀況等產生影響，使車輛運行條件惡化、安全性下降。

1.4 管理風險

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

因此，管理風險主要有安全管理制度不完善、規章制度不落實、教育培訓不到位、缺乏有效監控機制，以及安全文化氛圍營造不好和先進安全管理技術應用不多等。

2 車輛交通安全風險識別模糊事故樹法

利用傳統事故樹進行結構重要度分析時過分依賴事故樹的結構，由于車輛交通事故的成因往往比較復雜，沒有簡單、明晰的因果關系，事故樹的結構更多依靠的是人的主觀構造，結果缺乏可靠性。而且在定量概率計算時，傳統事故樹把所有事件發生的概率處理成一精確值，而在車輛交通安全系統中，某些事件發生的影響因素很多，具有一定的模糊性，還有一些事件的概率缺乏數據調查或不便于進行統計。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 車輛交通安全風險模糊事故樹法識別的基本原理

在車輛交通安全系統中，從頂上事故(車輛交通事件)開始，層層分析其發生的原因，將可能發生的事故與導致事故發生的因素之間的邏輯關系表示出來，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，分析事故發生的每種可能性和系統安全的各種可能方案(定性分析)，計算系統事故的發生概率，并對引發系統事故的基本事件進行重要度排序(定量分析)，識別出事故發生的主要原因，為確定安全對策提供可靠依據，以達到預測與預防事故發生的目的。

2.2 車輛交通安全風險模糊事故樹法識別流程

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

(2)建立事件的樹形結構。把車輛安全管理活動的目標、內容進行分解，并把引發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，明確其結構與邏輯關系，得到事件的樹形結構。

(3)調查獲取事件數據。確定車輛交通安全風險調查的對象和范圍。通常包括事件的風險因素、安全事故和損失結果，數據主要來源于技術資料、統計數據和試驗結果。

(4)求解最小割集。分析車輛交通安全風險樹中各基本事件(風險要素)對頂上事件(車輛交通事故)的影響程度，列出邏輯關系式，求解事故樹的最小割集。最小割集指能夠引起頂上事件發生最低限度的基本事件集合。每個最小割集都是頂事件發生的一種可能途徑，事故樹中最小割集越多，系統發生事故的途徑越多，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生概率或語言值，并將這些值轉化為三角模糊數(如圖3 所示)。

圖3 三角模糊數的隸屬函數

三角模糊數?p=(a，m，b)的隸屬度函數為

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

(6)計算頂上事件的模糊概率。根據事故樹的結構函數和三角模糊數的運算法則，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中，各基本事件對頂上事件的影響程度。根據圖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，即以經該點的垂線為分界線，使隸屬度函數曲線的左、右兩部分積分面積相等，則稱z為該模糊數的中值。三角模糊數的中值計算式為

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

(8)分析結果，給出車輛交通安全風險管理的合理性意見。

3 案例研究

以某單位在2010—2013 年期間共發生120 起車輛交通事故為例，現應用模糊事故樹法對這120起事故進行風險識別。

3.1 事故樹編制

確定“車輛交通事故”為頂上事件，記為T;引起頂上事件發生的風險主要有駕駛員、車輛、環境和管理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。設專家判斷基本事件發生可能性為安全、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。其中單個風險要素(基本事件)組成最小割集的較多，如制動失效、轉向失效等，可能直接導致事故的發生。

(2)計算頂上事件的模糊概率。根據事故樹的結構函數和三角模糊數的運算法則，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。根據模糊重要度的計算公式，得各基本事件的模糊重要度構成的集合:

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，這與現實也比較吻合。

3.3 結果分析

(1)導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目最多只有4 種，雖然可能導致車輛交通事故發生的途徑不多，但事故發生的可能性較大。

(2)因軍車駕駛員交通違法而造成車輛交通事故的風險很高，加強駕駛員交通違法的監管迫在眉睫。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”的安全法規意識，時刻牢記交通法規，把遵章守規自覺落實到平時的行車實踐中去，拒絕違法、遠離車禍，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系，直觀、明了，思路清晰，邏輯性強，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，應根據事件最小割集、模糊重要度，結合單位的實際情況，有的放矢地加強控制措施。

4 結 語

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

［1］ 張錦朋，卓大立，胡甚平，等.沿海水上交通風險的網格化管理［J］.上海省事大學學報，2009，30(3):27-30.

［2］ 高帥，郝嚴斌，黃常海. 蒙特卡羅方法在水上交通風險仿真中的應用［J］.中國水運，2011，11(6):76-77.

［3］ 石京，譚金華.道路風險分析與評估管理系統研究初探［J］.公路工程，2011，36(4):85-88.

［4］ 施紅星，閆彬，李有東. 基于灰色振幅關聯優勢分析的車輛交通事故規律研究［J］.軍事交通學院學報，2013，15(9):91-94.

［5］ 施紅星，閆彬，張曉勛. 基于系統動力學仿真模型的司訓單位車輛交通事故影響因素研究［J］. 軍事交通學院學報，2014，16(4):10-14.

［6］ 陳庚，劉茂，李麗芬. 天津市道路交通風險分析及其應用［J］.中國安全科學學報，2006，16(5):52-55.

［7］ 代寶乾，汪彤，秦躍平，等.基于事故理論的城市軌道交通風險評價模型研究［J］. 中國安全科學學報，2007，17(10):156-159.

［8］ 薛亮，劉小玲.事故樹分析法在城市軌道交通事故分析中的應用［J］.交通科技與經濟，2011(3):98.