车辆安全配置的道路运输车辆运行安全风险评估

车辆安全配置的道路运输车辆运行安全风险评估

姜阳，李刚

胜利油田分公司车辆管理中心 

摘要：本论文深入探讨道路运输车辆运行中的安全风险评估模型，旨在为提高道路运输安全性提供理论支持和实践指导。道路运输在现代经济社会中发挥着至关重要的作用，但同时也面临着诸多安全风险。通过构建科学合理的风险评估模型，能够有效地识别潜在风险，采取针对性的预防和控制措施。对于车辆技术状况，重点关注制动系统、转向系统、轮胎磨损等关键部件的性能和可靠性。驾驶员的行为，如疲劳驾驶、超速行驶、违规操作等，也是重要的风险源。道路环境方面，包括路况、交通流量、天气条件等都会对运输安全产生影响。利用相关数据和案例进行验证和优化，确保模型能够真实反映道路运输车辆运行的安全风险状况。从而有效降低事故发生率，保障道路运输的安全、高效运行。

关键词：道路运输；车辆安全；风险评估；模型构建

道路运输作为国民经济的重要支柱产业，承担着人员与货物的大规模运输任务，对于促进经济发展、保障社会生活的正常运转具有不可替代的作用。然而，随着道路运输行业的迅速发展，车辆运行安全风险日益凸显。当前，道路运输事故频发，给人民生命财产安全带来了巨大威胁。车辆运行安全风险评估工作存在诸多不足，如评估方法不够科学、数据采集不够全面准确、对新的风险因素考虑不足等。此外，不同地区、不同运输类型的车辆面临的风险差异较大，而现有的评估体系未能充分反映这种多样性和复杂性。

1.2 研究目的

构建科学有效的道路运输车辆运行安全风险评估模型，旨在精准识别和量化车辆运行过程中的各类安全风险，为运输企业制定针对性的风险管理策略提供可靠依据。通过该模型，能够提前预判潜在风险，及时采取预防措施，降低事故发生的可能性和损失程度。同时，为道路运输管理部门的监管工作提供有力的技术支持，推动行业整体安全水平的提升，保障道路运输的安全、高效、可持续发展。

1道路运输车辆运行安全风险因素分析

道路运输车辆运行面临多种安全风险因素，需要全面深入地进行剖析。

1.1 车辆自身因素

车辆结构方面，车体体积庞大、重心过高可能导致车辆在行驶、转弯时稳定性降低。车辆技术状况如制动系统的劣化或失效，会直接影响制动效果，增加事故风险；轮胎磨损严重、有裂纹或扎入杂物，会影响车辆行驶中的附着力和制动距离。

1.2 驾驶员因素

驾驶员的生理机能若处于疲劳或酒后驾驶等不良状态，反应能力和判断力会严重下降。心理状态如情绪波动、注意力不集中，可能导致错误决策。驾驶技能的熟练程度和应对突发情况的经验不足，也会加大安全风险。

1.3 管理因素

健全的管理措施包括完善的安全管理制度、严格的车辆监管和从业人员培训等。若企业安全管理制度不健全、执行不到位，政府部门监管力度不足，都可能导致车辆存在安全隐患，增加运行风险。

1.4 载运物资因素

载运危险品物资时，若未采取恰当的防护和固定措施，一旦发生泄漏或爆炸，后果不堪设想。装载超限会影响车辆的操控性能和制动效果，增加事故发生的可能性。

1.5 环境因素

自然环境中的恶劣天气如雨、雪、雾等会降低能见度和路面附着力；自然灾害如地震、塌方等可能破坏道路。道路环境中，道路缺陷、未设置或损坏的安全设施会影响车辆行驶安全。社会环境方面，复杂的交通管理状况和人员的安全意识淡薄也会带来风险。

2道路运输车辆安全风险评估模型构建

2.1 模型构建方法选择

专家打分法是一种常见的定性评估方法，通常应用于难以量化但经验丰富的专家能够凭借专业知识和经验做出判断的场景。例如，对于一些新出现的、缺乏历史数据的风险因素，专家的意见具有重要参考价值。然而，其局限性也较为明显，结果易受专家主观因素影响，不同专家的观点可能存在差异，导致评估结果的一致性和可靠性受到挑战。

统计分析方法基于大量的数据样本，通过对数据的描述性统计和推断性统计，揭示风险因素之间的关系和规律。概率模型则依据概率理论，计算风险事件发生的可能性。定量评估方法的原理在于利用数据的客观特征进行分析，其优势在于能够提供更精确、客观的评估结果，减少主观因素的干扰，但对数据的质量和数量要求较高。

2.2 数据收集与处理

数据的来源广泛，运输企业内部的车辆维护记录、驾驶员培训和考核记录、事故报告等是重要的数据渠道。监管部门的执法检查数据、事故统计信息也能提供有价值的参考。此外，还可以从相关科研机构的研究数据、行业协会的统计资料中获取有用信息。

数据清洗和整理是确保数据质量的关键步骤。对于重复、缺失和错误的数据进行处理，例如删除重复记录、补充缺失值、修正错误数据。通过数据标准化和归一化处理，使不同来源、不同格式的数据具有可比性。这一过程能够提高数据的准确性和可用性，为后续的模型构建打下坚实基础。

2.3 模型验证与优化

交叉验证是常用的验证方法之一，将数据集分为多个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，通过多次验证得到较为稳定的评估结果。对比实际事故数据也是有效的方法，将模型预测的结果与实际发生的事故情况进行对比，分析误差来源。

根据验证结果，如果模型存在过拟合或欠拟合现象，可以调整模型的参数，如增加或减少评估指标的权重。对于预测偏差较大的情况，考虑重新选择或改进评估方法，或者补充更多的相关数据进行训练。持续优化模型，以提高其准确性和适用性。

3模型应用与案例分析

以某大型道路运输企业为例，该企业拥有数百辆运输车辆，涵盖长途客运和货运业务，运营范围广泛。在过去一段时间内，企业面临着事故率上升、安全管理成本增加等问题。

企业引入道路运输车辆安全风险评估模型后，首先对车辆和驾驶员的相关数据进行了全面收集和整理。模型根据这些数据，对每辆车辆和每次运输任务进行了实时风险评估。在一次长途货运任务中，模型提前发现车辆的轮胎磨损严重，且运输路线即将遭遇暴雨天气，及时发出了高风险预警。企业随即安排车辆更换轮胎，并调整运输路线避开暴雨区域。最终，这次运输任务顺利完成，成功避免了可能发生的事故。经过一段时间的应用，企业的事故率显著下降，安全管理成本得到有效控制，运输效率也有所提升，充分证明了模型的应用效果和实际价值。

4结论

模型在道路运输企业中的应用，实现了风险预警和为安全管理决策提供支持，有效降低了事故发生率，提高了运输效率，降低了安全管理成本。

参考文献

[1]赵彦龙等.新型车辆安全防护结构性能研究[J].塑性工程学报,2023/第5期.                           

[2]程瑞芬等.基于车辆安全配置的道路运输车辆运行安全风险评估[J].公路交通科技,2023/第5期.