基于F-N曲線的非機動車事故風險分級方法優(yōu)化

康 宇， 孫棟偉

(黑龍江科技大學 安全工程學院， 哈爾濱 150022)

0 引 言

2011—2021年，我國社會經(jīng)濟體量迅速增長，人均GDP由2011年的36 277元增到2021年的80 976元。經(jīng)濟發(fā)展與我國道路交通線的發(fā)展密切相關，但同時為交通安全管理帶來了巨大的負擔。目前，我國因交通事故造成的死亡人數(shù)年均超過100萬人[1]，在各類型事故中位居首位[2]，給無數(shù)家庭帶來不幸，嚴重影響著經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定，已引起了各級政府的高度重視。

2016年，應急管理部提出了建立安全事故風險分級與分級監(jiān)察系統(tǒng)，交通運輸部安委辦也開展《交通運輸部交通運輸安全生產(chǎn)隱患排查與風險分級管控雙重預控體系建設》專項行動雙控體系[3]。但目前對道路交通風險分級主要參考了工業(yè)生產(chǎn)既有標準，并沒有完全符合實際道路運輸客運生產(chǎn)過程中的相關標準[4]，常用安全檢查表法、危害分析法和風險矩陣分析法等方法在實際安全工作中存在風險分級模糊及分析不全面等缺點[5]，導致得出的風險等級出現(xiàn)社會不認可的情況。F-N曲線是社會風險可接受程度的衡量方法之一，且逐漸成為主流方法，其中，F(xiàn)與N分別為Frequency與Number，代表了事故的可能性與死亡人數(shù)。筆者運用F-N曲線結合風險指數(shù)矩陣法，對非機動車事故進行風險分級，該方法保留風險矩陣法易操作與表現(xiàn)形式明晰的優(yōu)點，為風險矩陣法增加社會容忍度屬性，克服風險矩陣法分級模糊的缺陷，為交通運輸安全生產(chǎn)隱患排查與風險分級管控雙重預控體系的建設提供依據(jù)。

1 非機動車交通事故現(xiàn)狀

中國非機動車保有量巨大，根據(jù)工信部2021年1—8月數(shù)據(jù)，全國自行車制造業(yè)主要產(chǎn)品中，兩輪腳踏自行車完成產(chǎn)量3 412.2萬輛，同比增長9.7%。電動自行車完成產(chǎn)量2 388.8萬輛，同比增長19.5%[6]，非機動車具有價格低、不限行及速度快等經(jīng)濟特征與優(yōu)勢。近年來，其實現(xiàn)了快速發(fā)展[7]，但非機動車行駛保護性差和路權意識混亂，造成事故社會影響惡劣。自2011至2021年，國家統(tǒng)計局顯示的非機動車事故數(shù)據(jù)[8]如表1所示。其中，事故數(shù)ns，死亡人數(shù)nc，死亡率η。

2011—2021年非機動車事故死亡人數(shù)與死亡率趨勢如圖1所示。由圖1可見。非機動車事故死亡人數(shù)與死亡率上升趨勢明顯，學者分析，原因是我國非機動車保有量大，交通違法行為復雜多樣和行為從眾性強，監(jiān)管極為困難，有針對性的相關政策較少，急需建立成熟的監(jiān)管體系。

表1 非機動車事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)

圖1 2011—2021年非機動車事故死亡人數(shù)與死亡率趨勢Fig. 1 Trends in number of deaths and mortality rates in non-motor vehicle accidents for 2011-2021

2 風險分級方法的優(yōu)化

2.1 F-N曲線

F-N曲線由若干[x，F(xiàn)N(x)]后果和頻率點表示，X表示災害導致的年傷亡人數(shù)，F(xiàn)N(x)表示災害導致該年傷亡的概率，由參數(shù)n與C決定曲線的斜率與截距，最終確定災害可接受風險線的數(shù)學模型為

(1)

式中：n——人們事故厭惡程度，取1或2；

C——可接受線的起點位置確定常數(shù)，代表不同的風險水平；

x——該事故一個確定的時間單位里的死亡人數(shù)；

FN(x)——年死亡人數(shù)的概率分布函數(shù)。

經(jīng)典F-N曲線如圖2所示。在評估系統(tǒng)安全性時，多應用死亡率平均數(shù)作為表現(xiàn)整體安全狀況的指標，但事故的偶然性導致了在統(tǒng)計時出現(xiàn)諸多意外波動影響整體，采用中位數(shù)確定系統(tǒng)的安全水平更有利于避免數(shù)據(jù)波動帶來的影響[9]。

圖2 可容許社會風險F-N曲線Fig. 2 F-N curve of allowable social risk

在2011—2021年，非機動車事故死亡率中位數(shù)為2.12×10-6。張鵬等[10]認為2/3是一個數(shù)據(jù)準確性的保證，因此，1/3作為整體水平發(fā)生變化的臨界，文中應用可接受風險浮動上限的計算，且該數(shù)值可以作為F-N曲線的起點C=2.82×10-6。

2.2 非機動車事故風險分級方法優(yōu)化

風險指數(shù)矩陣分析法多應用于工業(yè)事故的風險等級評估，在針對本數(shù)據(jù)分析之前，需對風險指數(shù)矩陣的嚴重等級與可能性等級進行修改，呂保和等[11]在可接受風險標準研究現(xiàn)狀思考中提出通過對各年份的事故致死率相比較，能夠得出風險水平的可接受界限。

由表1可知，2011—2021年非機動車事故的事故平均死亡概率為P=15.79%，以張舒等研究為依據(jù)，選取更具數(shù)據(jù)代表性的非機動車事故數(shù)中位數(shù)M=17.747進行風險等級中位線的計算，保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性與真實性，得到風險等級中位線N=2 802。計算公式為

Nz=M×P

，

(2)

式中：Nz——風險等級中位線；

M——非機動車事故數(shù)中位數(shù)；

P——事故平均死亡概率。

依據(jù)張鵬[10]的理論研究在風險等級中位線上下1/3處設定兩條界限l1=1 868，l2=3 736，作為年度事故嚴重等級的分界線。得出風險矩陣法分析非機動車交通事故類別的嚴重等級見表2。表2和3賦值依據(jù)為尚所林[12]做出的風險矩陣法應用中的賦值方法。

表2 年度非機動車事故嚴重等級

需要注意，年度交通事故頻率準確值難以獲得，各領域風險規(guī)范中均為區(qū)間值的形式給出。F-N曲線的截距C代表了不同標準下的風險水平，是社會風險可接受線的起點，該線上下代表了風險等級界限，文中以此為依據(jù)將非機動車事故F-N曲線的C=2.82×10-6，設置為可能性等級中位線。FELL R[13]強調(diào)最低可行性原則的體現(xiàn)有必要在距離社會風險可接受線兩個數(shù)量級處進行劃分可接受程度，在可能性中位線上2個數(shù)量級處選取事故頻率等級分界線l1=2.82×10-4作為頻繁與很可能的界限。文中在可能性中位線下將非機動車事故死亡人數(shù)中位數(shù)的事故死亡率設置為有時與極少可能性的分界線，即3.2×10-13，其依據(jù)在于中位數(shù)的位置代表對社會可接受風險進行數(shù)據(jù)密度上的均分，且范圍內(nèi)的兩邊取值區(qū)間不受極值影響。需要說明的是，交通事故的發(fā)生幾乎不可能避免，在評價交通事故的可能性等級中去掉不可能的F等級。

表3 年度非機動車事故死亡可能性等級

結合表2和3可知，針對非機動車事故的風險矩陣，見表4。

表4 非機動車事故風險矩陣

將風險矩陣與非動車事故F-N曲線結合繪制，所選數(shù)據(jù)為社會關聯(lián)性極大的非機動車事故數(shù)據(jù)，事故影響惡劣，設置n=2，依據(jù)最低可行性原則[14]，將最大可接受風險線下方區(qū)域均視為可接受風險區(qū)域，將F-N曲線在死亡人數(shù)為3 736后閉合，設置重點關注區(qū)，表示對高死亡人數(shù)的重視，F(xiàn)-N曲線圖中的風險不可接受區(qū)域與重點關注區(qū)域用紅色表示，含義為社會厭惡與不接受態(tài)度，可容忍區(qū)用藍色表示，含義為該區(qū)域的風險類型可以在考慮成本的情況下進行一定的控制，社會態(tài)度表示為可接受風險，繪得F-N曲線-風險指數(shù)矩陣分析表，各風險類型在F-N曲線的位置狀況見圖3。

圖3 F-N曲線-風險指數(shù)矩陣分析表Fig. 3 F-N curve - risk index matrix analysis table

有學者認為，一個數(shù)據(jù)在的1/3的范圍內(nèi)波動，不影響該數(shù)據(jù)質(zhì)的變化，而超過該范圍的則會觸及質(zhì)變邊緣[10]，以此為依據(jù)認為社會對于風險的接受程度應當引發(fā)風險值的質(zhì)變，對風險值的取值進行修正，即對于風險值取值區(qū)塊中社會不可接受區(qū)域過半的區(qū)塊，風險矩陣所取風險值增加1/3，對于區(qū)塊處于社會可容忍區(qū)域的風險值進行保留，最終得到與F-N曲線-風險指數(shù)矩陣分析表對應的風險值如圖4所示。

圖4 F-N曲線-風險指數(shù)矩陣分析表Fig. 4 F-N curve-risk index matrix analysis table

依據(jù)尚所林[12]所做出的風險矩陣法應用，設置非機動車事故風險等級評價標準，風險指數(shù)1～4為等級1；風險指數(shù)5～8為等級2；風險指數(shù)9～12為等級3；風險等級大于等于13為等級4。

由圖3可知，對非機動車事故數(shù)據(jù)進行分析時，風險矩陣法做出低風險等級的評價明顯不符合社會期望；中等風險等級忽略社會接受度，出現(xiàn)風險值判斷過低的問題，通過F-N曲線-風險矩陣分析法進行風險賦值的修正之后，輕微-頻繁、輕度-有時、災難-極少三類事故類型風險等級由1上升為2；輕度-頻繁、災難-有時兩類事故類型風險等級由2上升為3；災難-很可能事故類型風險等級由3上升為4。風險等級上升的事故類型均處在風險矩陣法的風險級別邊界，在社會風險接受度差的情況下風險等級得到了提升，真實反映了傳統(tǒng)方法在風險評估過程中存在分級邊界模糊的問題，同時也說明增加社會風險接受度的分析，能夠一定程度解決此類問題。運用優(yōu)化后的方法評估2011至2021年非機動車事故的風險等級，歷年非機動車事故風險評價如表5所示。

由表5可知，非機動車事故的風險值在2013—2018年基本保持平穩(wěn)，但2019年出現(xiàn)風險值的激增，風險值的計算引入社會接受程度作為參考，對其進行了更精準的量化，且變化趨勢與國家統(tǒng)計局所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)變化趨勢基本一致，證明了本方法的科學性與實用性。

我國非機動車事故的風險等級呈現(xiàn)上升趨勢，2019年后更是上升為嚴重的4級風險，并一直沒有下降，說明近年來非機動車事故形勢嚴峻，多地也相繼出臺了更加嚴格的非機動車管理辦法，如上海、成都和青島等地，更進一步說明引入方法的可靠性。

3 結 論

(1)以歷年非機動車事故為樣本繪制F-N曲線-風險矩陣分析表，繪制方法有理可依且樣本選擇合理，優(yōu)化后的方法與風險矩陣法在評價極端情況事故類型所做出的評價結果高度一致。通過加入社會風險接受程度分析后，對部分處在等級邊界的風險給出了等級上升的判斷，證明F-N曲線與風險矩陣法的結合合理可行且能夠增加社會風險接受度的分析能力，指導傳統(tǒng)風險矩陣法進行該類風險的分析。

(2)優(yōu)化后的方法運用風險矩陣經(jīng)典方法結合社會風險接受程度，能夠及時發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的風險矩陣法存在參考因素較少的局限性。在不符合社會期望的事故類型上得出的風險值偏低，說明F-N曲線與風險矩陣法的結合具備直觀體現(xiàn)數(shù)據(jù)情況的優(yōu)勢，增加了對此類事故風險分級的可靠性。

(3)將F-N曲線結合風險矩陣法，反映社會可接受程度，在風險分級時是不容忽視的指標之一，同時，對2011—2021年我國非機動車事故進行風險評估，得出該類型事故的風險等級逐年增高的結論。我國多地也已對于非機動車加強了管理力度，側面證明了本分級方法的合理性。依據(jù)非機動車事故數(shù)據(jù)，運用F-N曲線對風險指數(shù)矩陣分析法進行優(yōu)化，建議對群眾生活相關性大的其他城鎮(zhèn)風險領域進行風險分析的嘗試，以此改善我國風險評估方法缺少對風險可接受水平分析的現(xiàn)狀。