林露青，黄坤明，廖素娟，沈斐敏

（福州大学环境与资源学院，福建 福州350108）

0 引言

经济的高速发展带动了我国道路运输产业的飞速发展，公路客运量从1998 年的1 257 332 万人迅速增长到2011 年的3 286 220 万人[1]。同时，汽车保有量和驾驶员的数量也与日俱增，民用汽车保有量从1949 年的约5 万辆增加到2010 年底的9 086 万辆。如此高速的增长必定伴随着道路交通事故率的不断攀升。虽然近年来我国交通事故率与死伤率均呈现下降趋势，但是其基数依然很大。《国家道路交通安全科技行动计划（2006—2020）》中提到，希望实现道路交通事故死亡人数逐年下降，特大道路交通事故进一步减少，以及万车死亡率接近中等发达国家水平的目标。由此可见，提升道路交通的安全性成为现代社会亟待解决的问题。

公路交通是由人、车、路、环境组成的复杂系统。大量的统计数据分析结果表明，70%以上道路道路交通事故的发生都与驾驶员行为差错直接相关，而间接相关则达到90%。我国公安部交通管理局在对28 000 起交通事故的分析中发现，人的因素引起的交通事故占96.4%，而由驾驶员违法所造成的事故占74%[2]。可见，道路交通事故中与人相关的事故比例极高，从人因角度出发分析道路交通事故，从而提高人的可靠性是预防交通事故最直接、最有效的方法。

目前国内外针对驾驶员人为失误的研究多为基于道路交通事故案例对差错成因和控制措施进行分析，这类研究多为追溯性研究，而对于不同情境下的人为差错概率的预测分析研究甚少。人因可靠性分析发展至今已形成了3代分析方法。它以分析、预测、减少与防止人为失误为研究核心，对人的可靠性进行定性与定量的分析和评价[3]，这恰好弥补了目前针对驾驶员人为失误研究中的不足。其中，全决策树法（HDT，Holistic Decision Tree） 是一种动态的人因可靠性分析方法，主要分析事故情况下操作人员所处的环境（情景）对他们动作失误概率的影响，从客观环境和人的自身素质的不同层面对人员动作的影响进行分析[7]。本文中，笔者采用问卷调查及现场访谈的方式获取相关数据，确定出对驾驶员所处环境（情景）的安全造成影响的全部影响因子。采用熵权法确定主要影响因子的权重，将客观的熵权法与现场工作人员的知识和经验相结合，提取出其中最为重要的影响因子。采用HDT 确定各影响因子对人因可靠性的影响程度，通过全决策树的树状结构立体形象化地表示出各影响因素之间的联系以及影响因素最终导致事故发生的传播途径，使实际安全管理工作更具有针对性和预测性。

1 初始影响因素的确定

表1为根据公安部发布的《交通事故白皮书》[4]对某高速公路事故发生情况进行统计分析的结果。本文根据交通领域的特色及对事故原因的归纳、分类进行了调整，将这些导致事故的因素归纳为环境、管理、信息、设备、操作者等5 个方面。笔者针对特定的运输企业，通过实地考察和信息收集，根据以上5个分类，在这5个界面上找到了总共14个初始影响因子，见表2。

表1 2011年高速公路事故主要原因统计数据

表1（续）

表2 初始影响因子

2 主要影响因子的确定

2.1 问卷设计与数据统计

以初始分析得出的5个分类、14个初始影响因子为基础设计调查问卷。问卷使用5级描述语言来评估各初始因子重要程度：1 代表“非常不重要”，2 代表“不重要”，3 代表“平均”，4 代表“重要”，5 代表“非常重要”。借助问卷调查为初始影响因子确定权重。

随机抽取某道路运输企业的70 名驾驶员，统一解释问卷信息后进行问卷填写，共收回69 份调查问卷，其中67份问卷有效，数据汇总见表3。

表3 影响因子频数分布

2.2 熵权法

熵权法是一种客观赋权方法，它是利用各指标的熵值所提供的信息量大小来决定指标的权重。利用熵权法给指标赋权可以避免各评价指标权重的人为因素干扰，使评价结果更客观、更符合实际；通过对各指标熵值的计算，可以衡量出指标信息量的大小，从而确保所建立的指标能反映绝大部分的原始信息[5]。该方法的计算步骤如下[6]：

（1）n个受访人员对问卷所列出的m个初始影响因子作出评价xij，i=1,2,…,n，j=1,2,…,m，通过标准化处理得到vij：

（2）计算第j项指标下，第i个受访人员的特征比重，记为pij，则：

（3）计算第j项指标的熵值ej，表示为：

（4）根据所求的每个影响因子的熵值确定它们的熵权，第j个影响因子的熵权wj可表示为：

式中：dj=1-ej。

按照以上步骤计算，最终所得结果见表4。

表4 影响因子熵权及排序

经过熵权法的计算，提取排序靠前的6 个影响因子作为主要影响因子，并对它们做归一化处理得：外部环境0.195 6，监督管理0.175 5，安全态度0.169 8，性格0.161 5，安全文化0.151 3，疲劳0.146 3。将归一化处理后的数据作为其权重值。

3 全决策树构造与人误概率计算

HDT 方法的基本原理为：事故场景以及人们所处的情景决定了人们失误的概率[7-8]。HDT 模型用树状图的结构将人们所处的情景与人误概率联系起来，并反映了最终的人误概率。人误概率是事故场景或人们所处的情景中影响人们出错的影响因子的函数，可表示为：人误概率=影响因子（如规程、外部环境、监督管理）的函数。情景则通过一系列影响因子的排列组合表现出来，包括事故的类型，事故呈现方式（如显示的变化，报警声音等）以及人依靠专业技术、经验和培训对事故所做出的反应[9-10]。

实施全局决策树分析主要分为8个步骤，如图1所示。

前文中完成了对某道路运输企业的参观、考察、调查问卷的设计与采集，利用熵权法对所获得的数据进行处理从而获得6个主要的影响因子及其权重，在此基础上构造全决策树模型获得驾驶员在不同情境中的人误概率。

图1 人员可靠性分析中HDT 应用过程示意图

全决策树是一种树状结构，由影响因子、分支结构、各影响因子的权重、品质描述值以及人误概率等构成。构造决策树的过程中，影响因子为标题项，标题项下面为各影响因子权重值，树的分支上是品质描述等级。假定各影响因子相对独立，定义这些影响因子的品质等级描述值（QD，Quality Descriptor）。所有的影响因子都以3个品质来描述，如好、中、差，或者有效的、足够的、不利的，分别对应着品质因子值（QV，Quality Value）为1（好）、3（中）、9（差）。树结构画出后，每一条路径代表着不同品质描述的组合，对应路径人误概率的各因子权重加权值记为Si，设各影响因子归一化后的权重值为Ii（i=1-n，n为影响因子数），Ii对应品质描述因子为QVi。则每条路径的人误概率HEP可通过下式计算[11]：

式中：Sl为最低路径加权值，此时选定人误概率高标定值，即所有影响人员行为的因子都是坏的时，失误概率为1；Sh为最高路径加权值，此时选定人误概率低标定值，即对应该情形中所有影响因子都是最好的值；HEPi为全决策树第i条路径的人误概率；HEPl为人误概率的最低标定值；HEPh为人误概率的最高标定值。

最终构造的全决策树（部分）如图2所示。

图2 全决策树（部分）

根据该运输企业现场访谈和调查结果，得到各影响因子品质描述值见表5。

表5 6个影响因子的品质描述值及人误概率值

全决策树分析法结果显示，在该道路运输企业的特定情境下，可以得出各影响因子对人因可靠性的影响。由表5可知，疲劳是最为关键的影响因子，同时，外部环境、监督管理、驾驶员的性格也是十分重要的影响因子。主要原因可归结如下：（1）该道路运输企业的运营项目主要为长途客运、货运，部分业务为跨省长途运输，需要昼夜连续行驶，驾驶员在依照规定休息的情况下也常常感到疲劳；（2）该企业的业务繁多，驾驶员工作制一般为两日上班两日休息，但是由于监督管理不严，偶有出现驾驶员互相调换班次的情况，导致了驾驶员连续工作，发生驾驶疲劳；（3）该企业驾驶员多为35～50岁的男性，驾龄均超过5年，调查访谈过程中发现，驾龄长的驾驶员容易对自身驾驶技术过分自信，性格外向、情绪不稳定的驾驶员有冲动型驾驶的倾向，而性格内向、保守的驾驶员一般来说事故的发生率较低；（4）由于本省属丘陵地区，山区公路较多，且雨季降雨量大，夏季多台风，所以道路运输的外部环境也成为影响安全行驶的关键因素。

为更全面地针上述原因提出管理对策，笔者拟建立“筛选-矫正-监控”的“三道防线”全程化管理体系。首先，从源头上筛选事故倾向性较小的驾驶员。调查研究显示，性格中存在情绪不稳定、注意力分散、烦躁、易激惹、缺乏耐性、冲动等特征的驾驶员在行车过程中表现出易急躁、违章、超速、应急能力差等，很可能成为交通事故的肇事者[12]。因此，首先应将筛选聘用事故倾向性较小的驾驶员作为控制的第一道防线；其次，在企业运营过程中，应将安全管理的重要性置于与其他管理同等重要的位置，定期对驾驶员进行安全教育，加强安全监督与管理，明确奖惩制度，严厉杜绝疲劳驾驶的发生，从而矫正驾驶员的不安全行为，降低不安全行为发生的可能性，维护管理体系中的最重要的一道防线；最后，加强对道路运输外部环境的监控，极端天气不冒险行驶，充分利用预警预报设备，为驾驶员的安全行驶安装最后一道防线。采取上述全程化管理模式提高工作环境描述因子的品质描述等级，便可以提高该道路运输企业中驾驶员的人因可靠性，从而降低人误发生的可能性。

4 结论

（1）针对道路运输企业的实际情况，基于熵技术-全决策树法对驾驶员人误因素进行分析与计算，得到了各人误影响因子的关系结构和权重值，并确定了影响驾驶员失误的主要人为因素，分别为疲劳、外部环境、监督管理、驾驶员的性格、安全态度和安全文化。建议建立“筛选-矫正-监控”的“三道防线”全程化管理体系，降低人误发生的可能性。

（2）通过实例分析，验证了熵技术-全决策树法在驾驶员人因可靠性分析中的可行性和科学性。该方法综合考虑了影响驾驶员安全性的各主要影响因子之间的相互联系及对人误概率的影响，确定出了主要影响因子的权重，并最终计算出该情境下的人误概率，为制定预防和控制措施提供了合理可靠的依据，对提高驾驶员的安全性和工作效率具有参考价值。

[1] 中华人民共和国交通运输部. 统计公报. [EB/OL].(2013-04-18)[2014-05-01]. http://www.moc.gov.cn/zhu⁃zhan/tongjigongbao/hangyenianjian/201009/t20100927_844443.html.

[2] 毕建彬.道路交通事故的人因分析与驾驶员可靠性研究[D].北京：北京交通大学，2012.

[3] 何旭洪，黄祥瑞. 工业系统中人的可靠性分析:原理、方法与应用[M].北京：清华大学出版社，2007：152-159.

[4] 中华人民共和国交通运输部.2011 年道路交通事故白皮书[EB/OL]. (2011-04-28)[2014-05-01]. http：//www.docin.com/p-193876308.html.

[5] 章穗，张梅，迟国泰.基于熵权法的科学技术评价模型及其实证研究[J].管理学报，2010（1）：34-42.

[6] 李薇，龚声武，李夕兵.基于熵技术的安全培训质量模糊综合评价[J]. 中国安全科学学报，2008，18（3）：166-170.

[7] 孙凤，钟山，吴祉郁.全局决策树方法在核电站人员可靠性分析中的应用研究[J]. 核科学与工程，2008，28（3）：268-272.

[8] 李海峰，李文权，武喜萍.基于全决策树的空管人因可靠性研究[J].人类工效学，2010，16（2）：34-39.

[9] 刘公明. 道路交通事故预防[M].长春：吉林人民出版社，2001：142-156.

[10] 沈祖培，高佳，王遥.人因失误的后果前因-追溯表[J].清华大学学报，2005，45（6）：799-802.

[11] 何爱武，杨洪.人因可靠性分析方法[J].中国安全科学学报,2001,11（3）：1-9.

[12] 张长军，李冲，范茂林.机动车肇事驾驶员人格特征的对照研究[J].中华行为医学与脑外科学杂志，2009，18（1）：63-65.