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user: 4. 模型结果 该模型包含五类变量：事故类型、驾驶员、车辆、交叉口配置和环境条件。有序Probit模型的最终结果以90％的置信度显示其统计意义。表3中显示了解释变量对应的系数值和t值。变量的系数反映了其对事故严重程度的影响。正系数表示此变量与事故严重程度正相关，负系数则相反。 该模型包含五类变量：事故类型，驾驶员，车辆，交叉口配置和环境条件。有序Probit模型的最终结果以90%的置信度显示其统计意义。 表3中显示了解释变量对应的系数值和t值。变量的系数反映了其对事故严重程度的影响。正系数表示此变量与事故严重程度正相关，负系数则相反。 4.1. 事故类型 在“事故类型”组中，影响因素包括：高峰期、碰撞类型、工作日/周末和是否冲出道路。参考变量为“行人”，和“工作日”。 结果表明，“与行人碰撞”和“与自行车碰撞”对事故严重程度的影响相同。“冲出车道”、“与 Table 2 Selected variables for single-vehicle cras 变量 取值 变量类型 样本数 占比(%) 因变量 严重程度 0 无伤害 2540 44.8 1 轻度伤害 1159 20.5 2 中度伤害 1843 32.5 3 重度伤害 123 2.2 事故事件 高峰期 1 高峰期 二进制 1883 33.2 0 非高峰期 3782 66.8 事故类型 与行人碰撞 1 与行人碰撞 1190 21.0 与自行车碰撞 1 与自行车碰撞 哑变量 314 5.5 冲出车道 1 冲出车道 322 5.7 与行驶中的车辆碰撞 1 与行驶中的车辆碰撞 2211 39.0 与固定物体碰撞 1 与固定物体碰撞 599 10.6 翻车 1 发生翻车 137 2.4 乘客被抛出 1 有乘客被抛出 39 0.7 其他碰撞 1 其他 125 2.2 工作日 1 发生在工作日 二进制 3962 69.9 周末 1 发生在周末 1703 30.1 道路是否关闭 1 道路关闭 2796 49.4 0 道路开放 2869 50.6 驾驶员 年龄 1 青年(<20) 1 青年 哑变量 876 15.5 2 成年(20~60) 2 成年 3766 66.5 3 老年(>60) 3 老年 503 8.9 性别 1 男性 二进制 3691 65.2 0 女性 1974 34.8 酒驾/毒品 1 涉及 1316 23.2 安全带 1 使用安全带 4148 73.2 车辆 类型 1 重型车辆 二进制 1546 27.3 0 其它 4119 72.7 车速 低速(<20) 1 低速行驶 哑变量 546 9.6 中速(20~45) 1 中速行驶 4677 82.6 高速(>45) 1 高速行驶 442 7.8 交叉口 配置 交叉口交通 控制类型 信号灯控制 1 有信号灯控制 哑变量 1577 27.8 停止标志控制 1 有停止标志控制 1122 19.8 无控制 1 无控制 1527 27.0 其它控制 1 其它 1243 21.9 路肩类型 铺砌的路肩 1 已铺砌 哑变量 1263 22.3 未铺砌的路肩 1 未铺砌 2006 35.4 城市道路路肩 1 发生在城市道路路肩 2396 42.3 道路类型 直线道路 1 直线道路 哑变量 4739 83.7 直线上/下坡道路 1 直线上/下坡道路 280 6.7 曲线道路 1 曲线道路 442 7.8 曲线上/下坡道路 1曲线上/下坡道路 104 1.8 路面状况 1 干 二进制 4854 85.7 0 湿 811 14.3 环境 天气 1 好 二进制 4220 74.5 光线 1 好 2956 52.2 城/郊区 1 郊区 2098 37.0 0 城区 3567 63.0 位置 商业区 1 商业区 哑变量 2659 46.9 住宅区 1 住宅区 2606 46.0 其它 1 其它 400 7.1 表2. 事故严重程度影响因素(变量) Table 3 Results of explanatory variable 因素类型 变量 Injury Severity 系数 t值 常数 0.458 5.210 事故类型 冲出车道 −0.687 −7.842 与行驶中的车辆碰撞 −0.812 −16.322 与固定物体碰撞 −1.109 −16.136 翻车 −0.340 −3.111 乘客被抛出 0.411 2.166 其他碰撞 −1.320 −9.898 道路是否关闭 0.210 4.571 驾驶员 老年 0.276 4.659 性别 −0.102 −2.794 酒驾/毒品 0.192 4.456 安全带 −0.170 −4.286 车辆 重型车 −0.171 −4.283 中速 0.112 1.859 高速 0.491 5.699 交叉口配置 停止标志控制 −0.152 −3.276 无控制 −0.108 −2.577 铺砌 0.124 2.481 城市道路路肩 0.149 3.291 直线道路 0.118 1.683 曲线上/下坡道路 0.221 3.368 环境 城/郊区 0.162 4.192 表3. 解释变量结果 行驶中的车辆碰撞”、“与固定物体碰撞”、“翻车”和“其他”会导致较低的严重程度。“乘客被抛出”是所有类型中影响最大的，因为只有非常严重的事故才有可能导致驾驶员或者乘客被抛出车外。“道路是否关闭”变量为正系数0.210，因此在关闭的道路上行驶，更可能造成更严重的交通事故。根据表2，事故是否在发生在高峰时段对严重程度无影响，从表1中可知，大部分(66.8%)的事故发生在非高峰期。变量“工作日”、“周末”也是如此，事故发生在哪一天不会影响事故严重程度，在其他因素相同的情况下，无论事故是发生在工作日还是周末，严重程度是相同的。 因此，交叉路口单车事故的发生时间不会影响其事故严重程度。在“事故类型”变量中，碰撞类型与事故严重程度息息相关。 4.2. 驾驶员 驾驶员的年龄、性别、酒驾/毒品和安全带是驾驶员特征组中考虑的因素。本研究将“青年”视为参考变量。 从表3中可以看出，在三个年龄段中，老年驾驶员会引发更严重的事故，而成年人和青年驾驶员对事故的影响相同。这是因为老年的视力和反应能力较差，易看不清交通标志，应急能力相对迟缓。“性别”的系数为−0.102，可知女性更可能导致严重的事故。与男性驾驶员相比，女性更为脆弱，驾驶反应相对慢。酒精和毒品会对驾驶员产生负面影响，酗酒或吸毒会让驾驶员变得激进，影响他们的注意力，从而严重地影响反应能力。“安全带”系数为−0.170，即使用安全带会降低事故的严重程度，这与以前的研究一致。数据显示仍然有26.8%的驾驶员不使用安全带。 根据以上信息，禁止酒驾和涉毒、佩戴安全带可降低事故严重程度。 4.3. 车辆 本组主要考虑车辆类型和行驶速度这两个因素。低速视为参考变量。文献 [ 1 ] 表明，与客车相比，货车(重型车辆)会导致更多的交通事故。但是，从本研究结果可知，重型车辆的事故严重程度低于客车。也就是说，发生事故的可能性与事故严重程度不同，影响因素自然也不同。虽然重型车辆更容易发生事故，但重型车辆的事故严重程度低于客车。这是因为重型车辆比普通车辆更坚固。速度越高，越可能发生严重事故，因此限速可降低事故严重程度。 4.4. 交叉口配置 在“交叉口配置”组中，影响因素包含：交叉口交通控制类型(信号灯控制，停止标志控制，无控制，其他控制)，路肩类型(铺砌、未铺砌、城市道路路肩)，道路特征和路面状况。其中信号灯控制，铺砌的路肩和直线型道路均用作参考变量。 在所有的交叉口交通控制类型中，信号灯控制路口会发生更严重的事故，而有停车标志的路口事故严重程度最低。通常，有信号灯控制的交叉路口路况更为复杂，而在有停车标志的路口，各方向的车辆需低速行驶，自然会降低交通事故的严重性。 未铺砌的路肩更可能发生严重的事故。一般情况下，有路肩的路要更安全。但在城市道路上，有路肩的道路可能会发生更严重的事故。路肩可帮助驾驶员识别道路状况，从而减少撞车事故的发生，但是当汽车驶出车道，冲向路肩，由于路肩上可能有行人和自行车，因此事故可能更为严重。道路弯曲程度会影响事故严重程度。数据显示，在弯曲道路的上/下坡度行驶不具有明显的影响，可能是此类事故样本数量不足，未反应其影响。 交叉路口配置方面的因素差异较大，改善交通道路的几何条件是提高安全性水平的重要途径。 4.5. 环境条件 本组包含四个变量：天气、光线、城/郊区和位置类型。商业区用作“位置类型”中的参考变量。郊区十字路口的事故比城市的更为严重。车辆在郊区的行驶速度比在市区的快，速度越快，可能导致更严重的事故。本研究结果显示天气和光线的影响不明显，无论天气或光线条件是否良好，事故严重程度都无差异。通常认为，恶劣的天气或光线会影响驾驶员的视野，并增加事故的可能性和严重性。可是当环境条件非常适合驾驶时，驾驶员会更放松和懈怠，可能会超速行驶，此时可能发生更为严重的交通事故。但当环境不是很舒适，人们会更谨慎行驶，以免发生事故。因此在某种程度上表明天气和光线并不影响事故严重程度。此外，事故发生的位置不会影响严重性。发生在商业区、居民区或郊区的事故，具有相同的严重性值。 因此，从环境状况方向考虑，主要因素是事故发生在郊区还是城区，其他环境因素对单车交叉路口事故严重程度无影响。