欒婷婷，王亞坤，常建超，張馨儀，徐 寧

(北京石油化工學(xué)院安全工程學(xué)院，北京 102617)

隨著我國工業(yè)化進(jìn)程的加快及對化工原料需求的持續(xù)增長，由于化工原料的特殊性，其在運(yùn)輸、儲(chǔ)存、生產(chǎn)、經(jīng)營、使用和處置過程中易造成事故的發(fā)生，尤其是危險(xiǎn)貨物的運(yùn)輸過程[1]。危險(xiǎn)貨物的運(yùn)輸95%涉及異地運(yùn)輸，也是最容易發(fā)生事故的環(huán)節(jié)，且近年來事故頻發(fā)，對周邊人們生命安全造成了極大的威脅。2014年3月晉濟(jì)高速甲醇運(yùn)輸車輛追尾，致甲醇泄漏燃燒，并相繼引燃引爆隧道內(nèi)其余運(yùn)輸車，造成40人死亡，12人受傷，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)8197萬元；2020年6月13日，浙江省溫嶺市沈海高速一輛運(yùn)輸液化氣的槽罐車發(fā)生爆炸事故，造成了周邊居民20多人死亡，170多人受傷，大量房屋倒塌，損失慘重。

因此，對危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，探究其發(fā)生規(guī)律及原因，有針對性地提出相應(yīng)措施、減少事故發(fā)生是非常有必要的。Chen[2]利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對統(tǒng)計(jì)的大量事故案例進(jìn)行分析，通過對選取事故節(jié)點(diǎn)的處理以提高危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故中的救援效率；Huang[3]以故障樹和模糊DS證據(jù)推理相結(jié)合的方法對危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故進(jìn)行分析，有助于事前分析和事后控制。Liu[4]借助網(wǎng)絡(luò)抓取軟件對2013～2018年期間高速危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并對從其時(shí)間節(jié)點(diǎn)、空間分布和事故后果特征進(jìn)行分析。沈小燕等[5]統(tǒng)計(jì)分析了886起危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸事故，系統(tǒng)地分析其事故特征和規(guī)律。曹建等[6]對2013～2018年期間國內(nèi)罐車危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故案例進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，并考慮影響因素對救援時(shí)間的影響。任繼勤等[7]以國內(nèi)外危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故案例統(tǒng)計(jì)為出發(fā)點(diǎn)，對比事故發(fā)生特征因素，并提出相應(yīng)的對策建議。

筆者選取了2015～2019年之間共150起典型危險(xiǎn)貨物道路運(yùn)輸事故，利用SPSS軟件建立二元Logistic回歸模型進(jìn)行研究，并基于分析研究結(jié)果提出針對性措施來減少事故發(fā)生，為安全運(yùn)輸提供數(shù)據(jù)支撐。

1 危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故統(tǒng)計(jì)分析

1.1 事故形態(tài)

危險(xiǎn)品運(yùn)輸事故的形態(tài)分類主要分為“碰撞事故”和“非碰撞事故”兩類。碰撞事故主要是指運(yùn)輸車輛在行駛中與固定物、人和其他車輛間的撞擊等交通事故所引發(fā)的，主要形態(tài)有碰撞、追尾及剮蹭等。非碰撞事故主要是由運(yùn)輸車輛和運(yùn)輸容器等安全附件導(dǎo)致事故發(fā)生，且未發(fā)生碰撞。依照對事故形態(tài)的分類進(jìn)行事故案例的統(tǒng)計(jì)分析，得到其危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故形態(tài)的分布情況，如表1所示。

從表1中可以得出，危險(xiǎn)貨物車輛運(yùn)輸過程中發(fā)生的碰撞事故占比為58%，主要以追尾、車輛間的撞擊為主；非碰撞事故占比為42%，主要是由車輛自身、運(yùn)輸容器故障以及側(cè)翻和沖出路外組成。事故形態(tài)分布中有一部分是由于運(yùn)輸車輛和運(yùn)輸容器的故障導(dǎo)致，車輛缺乏日常檢查維護(hù)，以及部分不法運(yùn)輸單位利用無運(yùn)輸資質(zhì)的車輛進(jìn)行運(yùn)輸?shù)仁菍?dǎo)致此類事故發(fā)生的原因。

表1 危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸車輛事故形態(tài)分布

1.2 路段類型

將危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故路段類型分為城市道路、普通公路和高速公路，并根據(jù)事故在各類型道路上發(fā)生的數(shù)量進(jìn)行事故路段分布統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖1所示。從圖1中可以看出，運(yùn)輸事故在普通公路上發(fā)生的次數(shù)最多，其次是高速公路以及部分城市道路，原因主要在于運(yùn)輸單位和人員對運(yùn)輸路徑選擇的考量上，危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸常涉及長距離跨省市運(yùn)輸，對于運(yùn)輸安全性方面，高速公路作為優(yōu)選項(xiàng)，完善的交通公路條件、全面的交通監(jiān)控和管理及車流量的秩序性等。

圖1 事故路段分布Fig.1 Distribution of accident sections

對發(fā)生事故的路段類型進(jìn)一步分析如圖2所示。由圖2中可以看出，危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸在正常行駛中有57%的事故是發(fā)生在正常的行駛路段；有27%是發(fā)生在陡坡、急彎及交叉路口處，事故類型也是以車輛側(cè)翻較多，是由于運(yùn)輸車輛在行駛過程中車速過快、轉(zhuǎn)彎重心不穩(wěn)所致；10%是發(fā)生在橋隧及涵洞處，事故主要以車輛碰撞、側(cè)翻、高處墜落事故；6%是發(fā)生在收費(fèi)站、服務(wù)站中，在這類車流密集度較大的區(qū)域多以追尾碰撞事故為主。

圖2 不同路段事故比例Fig.2 Accident ratio of the same section

1.3 危險(xiǎn)貨物種類

在對危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故類型統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，對其攜帶的危險(xiǎn)貨物種類進(jìn)行了分析，如圖3所示。從圖3中可以看出，液化天然氣、甲醇、汽油、柴油、乙醇和硫酸等這類危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸時(shí)事故發(fā)生較多，其使用較為廣泛，為易發(fā)生事故的危險(xiǎn)貨物，所以由數(shù)據(jù)結(jié)果針對危險(xiǎn)貨物提供專業(yè)預(yù)防措施和救援方案[8]。

圖3 運(yùn)輸事故危險(xiǎn)貨物種類Fig.3 Types of dangerous goods in transportation accidents

2 二元Logistic回歸模型的建立和求解

2.1 二元Logistic回歸模型的建立

Logistic回歸模型是一個(gè)廣義的線性回歸模型[9]，一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，常用于尋找危險(xiǎn)因素、預(yù)測概率以及根據(jù)模型進(jìn)行判別，目前在心理學(xué)、政治學(xué)、醫(yī)學(xué)專業(yè)以及交通運(yùn)輸領(lǐng)域均得到了廣泛應(yīng)用；其次根據(jù)自變量的取值數(shù)量，logistic回歸模型又分為二元logistic回歸模型(因變量取值非0即1)和多元logistic回歸模型(因變量取值多項(xiàng))，而二元logistic在實(shí)際應(yīng)用中也最為常用，也是與其具有探究自變量和因變量關(guān)系優(yōu)勢，定性描述問題，且對數(shù)據(jù)要求程度較低的關(guān)系[10]。

logistic回歸模型在因變量Y為二分類變量時(shí)，事故發(fā)生概率的表達(dá)式為：

(1)

將式(1)取對數(shù)后，表達(dá)式為：

(2)

其中，事件的發(fā)生可能性P與不發(fā)生的可能性(1-P)之比，稱為比值、比數(shù)(odds)，即odds=P/(1-P)。

“EXP(B)”即為相應(yīng)變量的OR值(又叫優(yōu)勢比，比值比)，為在其他條件不變的情況下，自變量每改變1個(gè)單位，事件的發(fā)生比“odds”的變化率，即為實(shí)驗(yàn)組的事件發(fā)生幾率(odds1)/對照組的事件發(fā)生幾率(odds2)。

2.2 事故原因

危險(xiǎn)貨物道路運(yùn)輸事故原因大部分都可以從“人”、“車”、“物”、“環(huán)”、“管”這幾個(gè)方面找到導(dǎo)致事故發(fā)生原因。再對危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故發(fā)生原因進(jìn)行分析，得出造成的事故從兩個(gè)方面分析：由交通事故引發(fā)和非交通事故引發(fā)。根據(jù)此事故原因分類標(biāo)準(zhǔn)，對所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，如圖4所示。

圖4 交通事故與非交通事故比例Fig.4 Ratio of traffic accidents to non-traffic accidents

由圖4中可以看出，危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故有68%是由于交通事故所致，32%是由非交通事故造成。將交通事故和非交通事故所包含的代表因素進(jìn)一步分析，統(tǒng)計(jì)了交通事故原因中的駕駛?cè)藛T因素、道路交通環(huán)境因素、氣象因素、管理因素，以及非交通事故中的車輛因素和運(yùn)輸容器及安全附件因素占總事故數(shù)量的比例，結(jié)果如表2所示。

從表2中可以看出，交通事故原因中駕駛?cè)藛T因素占比最高46%，其次是道路、交通環(huán)境因素占11.3%。在非交通事故原因中車輛運(yùn)輸容器及安全附件因素占比較高，為15.3%，所以加大對人員、車輛和外部環(huán)境監(jiān)測對保障危險(xiǎn)貨物車輛運(yùn)輸有重要意義。

表2 運(yùn)輸事故原因分析

為更深入分析導(dǎo)致運(yùn)輸事故發(fā)生的主要因素，從上述統(tǒng)計(jì)的危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故數(shù)據(jù)出發(fā)，通過SPSS軟件建立二元Logistic回歸模型，探究影響危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)娜藛T因素、車輛因素、外部環(huán)境因素以及管理因素對導(dǎo)致事故發(fā)生的影響，為安全運(yùn)輸提供數(shù)據(jù)支撐。

所以在自變量選擇上，以運(yùn)輸事故是否發(fā)生作為自變量記為yi：當(dāng)yi=1，危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故發(fā)生；yi=0，未發(fā)生事故。自變量的選取是從事故形態(tài)中的交通事故影響因素“人員-外部環(huán)境-管理因素”和非交通事故的“車輛、運(yùn)輸容器及安全附件因素”中初步選取了20個(gè)事故影響因素，并對其進(jìn)行變量賦值，當(dāng)事故因素發(fā)生時(shí)取1，反之取0，如表3所示。

表3 事故原因自變量賦值

對自變量的分類采用逐步向前選擇法進(jìn)行篩選，刪除掉不符合條件(Sig.>0.05)的自變量因素，選取對因變量關(guān)系影響較為顯著(Sig.<0.05)的因素有超速、疲勞駕駛、避讓不當(dāng)制動(dòng)失效、焊接失效、老化失修、霧天能見度低、雨雪天氣道路濕滑、超載和缺乏安全培訓(xùn)，具體數(shù)據(jù)分析擬合結(jié)果如表4所示。

表4 運(yùn)輸事故主要影響因素

從表4中可以得出，超限速行駛、操作失誤以及疲勞駕駛是人員因素中造成事故的主要原因。非交通事故中的輪胎故障、閥門失效、制動(dòng)失效和機(jī)器老化失修是主要事故原因。事故多發(fā)路段、惡劣天氣條件以及交通擁堵是外部環(huán)境因素中對事故影響較大的因素。

2.3 事故嚴(yán)重程度

通過危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故案例從事故形態(tài)、路段特征、危險(xiǎn)貨物以及事故原因等方面進(jìn)行了分析。危險(xiǎn)貨物在運(yùn)輸時(shí)涉及的風(fēng)險(xiǎn)因素較多，所以有計(jì)劃地篩選出顯著性較大的因素是要考慮的問題。

以事故的嚴(yán)重程度作為因變量，記為yi，并分析事故嚴(yán)重程度并將其分為2類：yi=1，指事故i發(fā)生時(shí)造成了人員死亡的嚴(yán)重事故；yi=0，指當(dāng)事故i發(fā)生只造成人員受傷和財(cái)產(chǎn)損失，未造成人員傷亡的非嚴(yán)重事故。

危險(xiǎn)貨物道路運(yùn)輸事故涉及因素廣泛，從事故原因分布較為活躍的人為因素、車輛因素、外部環(huán)境因素以及管理因素中初步選取17個(gè)自變量參與事故嚴(yán)重程度的分析，分別為超速、疲勞駕駛、避讓不當(dāng)、操作失誤、違章行為、制動(dòng)失效、輪胎故障、焊接失效、老化失修、閥門失效、雨雪天氣路面濕滑、霧天能見度低、陡坡急彎、路面平整性差、超載、無運(yùn)輸資質(zhì)以及缺乏安全培訓(xùn)，并對其進(jìn)行變量賦值，如表5所示。

表5 事故嚴(yán)重程度自變量編碼賦值

模型計(jì)算結(jié)果分析：同樣采用逐步向前選擇法進(jìn)行篩選自變量因素，選取對因變量關(guān)系影響較為顯著的因素有：超速、疲勞駕駛、避讓不當(dāng)制動(dòng)失效、焊接失效、老化失修、霧天能見度低、雨雪天氣道路濕滑、超載和缺乏安全培訓(xùn)，具體數(shù)據(jù)分析擬合結(jié)果如表6所示。

表6 事故嚴(yán)重程度因素分析

由表6可知，車輛的因素如制動(dòng)失效、焊接失效和老化失修對事故的嚴(yán)重程度顯著性的影響較高。人員因素對事故的嚴(yán)重程度的影響也較大，如超速、疲勞駕駛和避讓不當(dāng)，其回歸系數(shù)也表現(xiàn)出了較強(qiáng)的正相關(guān)。而外部條件因素中的氣象方面因素對事故后果嚴(yán)重性影響較高，霧天和雨雪天氣使得路面路況能見度低、路面濕滑，此情況下發(fā)生嚴(yán)重事故比未出現(xiàn)此問題所造成事故可能性要高。最后，在管理方面的超載和缺乏安全培訓(xùn)也是造成事故嚴(yán)重性的因素?；貧w系數(shù)B也表現(xiàn)出了較強(qiáng)的正相關(guān)，其優(yōu)勢比Exp(B)分別為4.83和6.184，較強(qiáng)的顯著性，對事故嚴(yán)重程度影響較大。

3 結(jié)論與建議

根據(jù)國內(nèi)2015～2019年期間典型危險(xiǎn)貨物道路運(yùn)輸事故案例，對其事故形態(tài)、路段類型及運(yùn)載危險(xiǎn)貨物種類進(jìn)行分析，并利用二元Logistic回歸模型對事故原因和嚴(yán)重程度的影響因素進(jìn)行分析，綜合考慮不同因素對事故嚴(yán)重程度的影響，并提出相應(yīng)的對策建議：

(1)加強(qiáng)從業(yè)人員教育培訓(xùn)。對駕駛?cè)藛T應(yīng)定期進(jìn)行安全考核，培養(yǎng)其安全意識(shí)、應(yīng)對突發(fā)狀況的能力以及心理安全。對于危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸監(jiān)管人員要做好培訓(xùn)，相關(guān)人員要有危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸從業(yè)資格證，同時(shí)聯(lián)合駕培學(xué)校、托運(yùn)企業(yè)、危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸企業(yè)、危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸車輛維修和檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)做好一體化專項(xiàng)治理工作[11]。

(2)加強(qiáng)車輛管理和對生產(chǎn)經(jīng)營單位的運(yùn)輸資質(zhì)審查。危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸前，日常出行的安全檢查、定期的保養(yǎng)維護(hù)等安全措施，并加強(qiáng)運(yùn)輸人員應(yīng)對突發(fā)事件的處置能力。對危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸車輛的罐體進(jìn)行檢驗(yàn)，其中包括罐體無損檢驗(yàn)、罐體安全附件檢查、罐體測厚、管路、閥門等檢查[12]。

(3)充分了解外部環(huán)境因素，強(qiáng)化人員專業(yè)技能，提高應(yīng)對不良環(huán)境運(yùn)輸時(shí)的安全性；做好不良天氣安全防控預(yù)案；提前規(guī)劃行程，盡量避免不良天氣時(shí)的行車，保障安全。同時(shí)做好各部門之間的聯(lián)系，駕駛?cè)藛T在出發(fā)之前做好充足的準(zhǔn)備，了解行程相關(guān)的信息，對可能遭受的外部環(huán)境進(jìn)行預(yù)防應(yīng)對。

(4)健全企業(yè)安全管理體系，同時(shí)建立相應(yīng)的管理流程，并定期對管理體系進(jìn)行評估與審核，依托現(xiàn)有的資源和優(yōu)勢做好危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)谋O(jiān)察，同時(shí)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合開發(fā)出危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)谋O(jiān)控平臺(tái)，提升危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸管理的效率[13]。最后，加大對運(yùn)輸經(jīng)營單位安全監(jiān)管，提高安全意識(shí)，對降低事故風(fēng)險(xiǎn)、減少人員傷亡有重要意義。