Giáo trình An toàn giao thông đường ô tô
AN TOÀN GIAO THÔNG VÀ RỦI RO TAI NẠN
An toàn giao thông trên đường ô tô tên tiếng Anh là “Road Traffic Safety”. Đó là một hệ
thống Đường - Xe cộ - Người lái dưới sự tác động của quá trình xây dựng đường, luật lệ
giao thông, điều kiện thời tiết và mức độ an toàn của các phương tiện giao thông. Một con
đường trong quá trình khai thác sử dụng, cùng với hệ thống trang thiết bị giao thông tương
ứng sẽ luôn tồn tại hai thành phần:
Thành phần thứ nhất là: Rủi ro tai nạn cơ bản (còn gọi là: rủi ro không có có khả năng
tránh)
Thành phần thứ hai là: Tiềm năng an toàn (được gọi là: mật độ chi phí tai nạn có khả
năng tránh được).
Tỉ lệ giữa hai thành phần này phản ánh mức độ “Giao thông – không – an toàn” trên mạng
lưới đường
Tai nạn giao thông là một biến cố, trong biến cố đó có sự sai khác giữa quá trình chạy xe
và thực tiễn thực hiện quá trình này. Sự sai khác này thông thường là sự vượt quá một giới
hạn cho phép hoặc không tuân thủ luật lệ giao thông. Do vậy kết quả trực tiếp của tai nạn sẽ
là mức độ thiệt hại trong quá trình xung đột và mức độ chấn thương liên quan đến người
tham gia giao thông.
Rủi ro tai nạn liên quan đến các tình huống nguy hiểm và các tình huống này thường có
kết quả bất lợi, thế nhưng không phải là không tránh được. Con số rủi ro (R) được xác định
thông qua mức độ thiệt hại (SH) và xác suất xuất hiện biến cố thiệt hại (p).
Do vậy: R= SH. p
Trong đó:
R = Con số rủi ro
SH = Mức độ thiệt hại
p = Xác suất xuất hiện biến cố thiệt hại
Thước đo của mức độ thiệt hại được thể hiện thông qua mức độ chi phí đối với sự hư
hỏng của phương tiện xe cộ (ví dụ như: chi phí sửa chữa, sự mất mát giá trị đối với các
phương tiện) và những chi phí liên quan đến mức độ chấn thương của người tham gia giao
thông (phí điều trị và phục hồi, phí bảo hiểm, khả năng mất sức lao động )
Thước đo của mức độ rủi ro được thể hiện thông qua các đại lượng như cường độ tai nạn
“the accident rate” [tai nạn/ 106 xe-km] hoặc cường độ chi phí tai nạn “the accident cost
rate” [chi phí tai nạn/ 103 xe-km]. Đó là rủi ro hoặc chi phí rủi ro tai nạn liên quan đến
phương tiện giao thông đang lưu hành trên đường
Hình bên miêu tả hai đại lượng [tai nạn/
10,000 xe] và [tai nạn/ 106 xe-km] trong
mối quan hệ với sự tăng lên của phương
tiện giao thông. Có thể nhận thấy mức độ
rủi ro có xu hướng giảm khi có sự tăng lên
của phương tiện giao thông
“Motorization”.
Trong khi đó, thước đo liên quan đến người chết hoặc người bị chấn thương trên
100,000 người dân thường không được quan niệm là rủi ro tai nạn. Tuy nhiên, cũng có một
số tài liệu quan niệm tỉ lệ này là một trong những thước đo của rủi ro. Sự thay đổi của tỉ lệ
này phụ thuộc nhiều vào hệ thống cấp cứu y tế cộng đồng của từng quốc gia. Cùng với sự
tăng lên của phương tiện giao thông, tỉ lệ người chết hoặc chấn thương trên 100,000 người
dân sẽ tăng lên hoặc giảm xuống nếu có những giải pháp hợp lý đặc biệt trong hệ thống cấp
cứu và cứu chữa y tế.
Trang 1
Trang 2
Trang 3
Trang 4
Trang 5
Trang 6
Trang 7
Trang 8
Trang 9
Trang 10
Tải về để xem bản đầy đủ
Tóm tắt nội dung tài liệu: Giáo trình An toàn giao thông đường ô tô
BỘ MÔN ĐƯỜNG BỘ - ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI HÀ NỘI AN TOÀN GIAO THÔNG ĐƯỜNG Ô TÔ Bài Giảng Cao Học NHÀ XUẤT BẢN XÂY DỰNG Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 2 CHỦ BIÊN: PGS.TS. BÙI XUÂN CẬY THỰC HIỆN: TS. NGUYỄN VĂN HÙNG TS. NGUYỄN HỮU DŨNG HÀ NỘI – Tháng 1/ 2011 Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 3 VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA: KS. MAI VĂN HỒNG (VỤ CƠ SỞ HẠ TẦNG- BGTVT) KS. QUÁCH VĂN KHOA (TỔNG CỤC ĐƯỜNG BỘ - DRVN) TS. ĐÀO HUY HOÀNG (VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI) PGS. TS. NGUYỄN QUANG TOẢN PGS. TS. TRẦN THỊ KIM ĐĂNG KS. MAI XUÂN THỤ KS. NGUYỄN THỊ THỤC KS. TRẦN VĂN CHÍNH Ms. Eng. MIKE GOODGE Ms. Eng. MICHEL DORVAL Mrs. MAVIS JOHNSON A1.1 Consultant in Vietnam Road Safety Project (VRSP) Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 4 LỜI NÓI ĐẦU Cuốn sách “An Toàn Giao Thông Đường Ô Tô” được biên soạn để phục vụ cho chương trình giảng dạy cao học chuyên ngành xây dựng đường ô tô và đường thành phố. Kể từ năm 2005 đến nay, vấn đề an toàn giao thông đã trở thành mối quan tâm hàng đầu trong các dự án xây dựng đường ô tô của Việt Nam. Đến năm 2007 công việc Thẩm định an toàn GT được tách thành một nội dung trong quá trình Thẩm định công trình xây dựng giao thông theo quyết định số 23/2007/QĐ-BGTVT. Vì lý do đó, cuốn sách này sẽ là một tài liệu bổ ích cho các học viên cao học, các kỹ sư và sinh viên xây dựng công trình giao thông có những khái niệm cơ bản và kiến thức chuyên sâu về vấn đề an toàn giao thông được nghiên cứu trên góc độ kỹ thuật giao thông. Cuốn sách bao gồm 5 chương đã đưa ra những khái niệm mới về An toàn giao thông và rủi ro tai nạn; Giới thiệu những mô hình nghiên cứu tai nạn trên thế giới; Mức độ tác động của yếu tố hình học đường ô tô lên rủi ro tai nạn, kèm theo những giải pháp thiết kế xử lý điểm đen thực tiễn tại Việt Nam và đặc điểm về quá trình thẩm định, cũng như thẩm tra an toàn giao thông của các nuớc trên thế giới. Phân công biên soạn cuốn sách như sau: PGS. TS. Bùi Xuân Cậy biên soạn chương I và chương II TS. Nguyễn Hữu Dũng biên soạn chương III và chương IV TS. Nguyễn Văn Hùng biên soạn chương V Cuốn sách được hoàn thành cũng là một phần sự đóng góp và hỗ trợ của các bạn đồng nghiệp trong ngành giao thông vận tải, cũng như nhóm tư vấn A1.1 trong dự án An toàn giao thông Việt Nam (VRSP). Nhóm tác giả cũng xin trân trọng cám ơn nhà xuất bản Xây dựng đã tạo điều kiện để cuốn sách sớm ra mắt bạn đọc. Đây là bản chính thức đầu tiên, vì vậy chắc chắn không tránh khỏi thiếu sót hoặc chưa đáp ứng yêu cầu người đọc. Nhóm biên soạn mong được bạn đọc góp ý để lần xuất bản sau được hoàn thiện hơn. Hà Nội, 17/ 01/ 2011 Các tác giả Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 5 MỤC LỤC CHƯƠNG I: AN TOÀN GIAO THÔNG VÀ CÁC KHÁI NIỆM ............................................................. 6 1.1 TỔNG QUAN VỀ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA TAI NẠN GIAO THÔNG.................................. 6 1.2 AN TOÀN GIAO THÔNG VÀ RỦI RO TAI NẠN ............................................................. 13 1.3 MỨC ĐỘ CHẤN THƯƠNG VÀ CÁC DẠNG XUNG ĐỘT ............................................... 16 1.4 HỆ THỐNG CƠ SỞ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU TAI NẠN GIAO THÔNG .......................... 20 1.5 CƠ CẤU TỔ CHỨC VỀ AN TOÀN GIAO THÔNG TẠI VIỆT NAM ................................ 25 1.6 CÁC HƯỚNG DẪN VỀ AN TOÀN GIAO THÔNG........................................................... 26 CHƯƠNG II: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TAI NẠN GIAO THÔNG ĐƯỜNG Ô TÔ ............. 28 2.1 PHÂN TÍCH TỔNG QUAN ............................................................................................... 28 2.2 ĐẶC TRƯNG TAI NẠN TRÊN MẠNG LƯỚI ĐƯỜNG .................................................... 33 2.3 CÁC HÌNH THỨC TẬP TRUNG TAI NẠN....................................................................... 36 2.4 ĐẶC TRƯNG TAI NẠN TRONG MỐI QUAN HỆ VỚI LƯU LƯỢNG GIAO THÔNG..... 39 2.5 ĐẶC TRƯNG TAI NẠN TRONG MỐI QUAN HỆ VỚI YẾU TỐ HÌNH HỌC ĐƯỜNG .... 41 2.6 ĐÁNH GIÁ CỦA IRAP ĐỐI VỚI MỨC ĐỘ RỦI RO TRÊN MẠNG LƯỚI ĐƯỜNG Ô TÔ 45 2.7 PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ TAI NẠN GIAO THÔNG TRÊN MẠNG LƯỚI ĐƯỜNG ........................ 51 CHƯƠNG III: THẨM ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH AN TOÀN GIAO THÔNG ĐƯỜNG Ô TÔ ................ 56 3.1 KHÁI NIỆM CHUNG........................................................................................................ 56 3.2 CÔNG VIỆC THẨM ĐỊNH AN TOÀN GIAO THÔNG ..................................................... 58 3.3 XÁC ĐỊNH, KHẢO SÁT VÀ XỬ LÝ ĐIỂM ĐEN TRÊN ĐƯỜNG BỘ.............................. 65 CHƯƠNG IV: GIẢI PHÁP NÂNG CAO AN TOÀN GIAO THÔNG ĐƯỜNG Ô TÔ .......................... 70 4.1 HỆ THỐNG AN TOÀN LẮP ĐẶT TRÊN CÁC PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG............... 71 4.2 GIẢI PHÁP AN TOÀN TRONG QUÁ TRÌNH THIẾT KẾ ĐƯỜNG .................................. 81 4.3 AN TOÀN GIAO THÔNG TRONG VÙNG THI CÔNG ...................................................106 4.4 ĐÁNH GIÁ TÍNH HIỆU QUẢ CỦA CÁC GIẢI PHÁP XỬ LÝ ĐIỂ ... hợp giữa thời gian và không gian gần với tình huống tai nạn. Kết quả nghiên cứu của (CHIN and QUEK, 1997) liên quan đến mối quan hệ giữa tần suất xuất hiện xung đột (Conflict Frequency) và mức độ xung đột (Conflict Severity) được thể hiện hình vẽ phía dưới. Trong đó, vùng diện tích xuất hiện tai nạn (Serious Conflicts) được thể hiện bằng màu đỏ trên hình vẽ và đường thẳng nét đứt thể hiện giá trị giới hạn (Threshold Value) giữa xung đột có khả năng tránh (Non-Serious Conflicts) và xung đột xuất hiện tai nạn (Serious Conflicts). Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 125 CHIN and QUEK (1997) đề xuất sử dụng hàm mật độ xác suất Weibull (Weibull Probability Density Function) để phản ánh sự phù hợp của phân bố liên quan đến xác suất xuất hiện mức độ xung đột. Sự phát triển tiếp theo có thể áp dụng phương pháp Bayesian để phân tích phân bố Weibull với hai đại lượng. Mô hình phân tích này còn được gọi là: “Weibull-Bayesian Model” hay “Weibull ++” 5.1.4 Các kết quả nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật xung đột Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 126 Ví dụ: Kết quả nghiên cứu của Viện GDV CHLB Đức, liên quan đến giá trị rủi ro từ các xung đột và mật độ tai nạn (UD) trong thời gian quan sát 4 năm. 5.2 PHƯƠNG PHÁP BAYES 5.2.1 Khái niệm về phương pháp BAYES (Bayes method) Phương pháp BAYES được đặt theo tên của Thomas Bayes (1702—1761), một tín đồ giáo hội đáng tôn kính “The Reverend”, đồng thời là nhà nghiên cứu về xác suất toán học. Năm 1719 ông đăng ký vào trường Đại học “University of Edinburgh” thuộc Scotland để khám phá logic học và thuyết thần học “theology”. Sau này, ông nổi tiếng với lý thuyết Bayers và được công bố sau khi qua đời. Thomas Bayes born in London, England Lý thuyết Bayes cho phép tính xác suất xảy ra của một sự kiện ngẫu nhiên A khi biết sự kiện liên quan B đã xảy ra. Xác suất này được ký hiệu là P(A|B), và đọc là "xác suất của A nếu có B". Đại lượng này được gọi xác suất “có điều kiện-conditional probability” hay xác suất “hậu nghiệm-posterior probability” vì nó được rút ra từ giá trị được cho của B hoặc phụ thuộc vào giá trị của B. Theo định lí Bayes, xác suất xảy ra A khi biết B sẽ phụ thuộc vào 3 yếu tố: Xác suất xảy ra A của riêng nó, không quan tâm đến B. Kí hiệu là P(A) và đọc là xác suất của A. Đây được gọi là xác suất “biên duyên-marginal probability” hay xác suất “tiên nghiệm-prior probability”, nó là "tiên nghiệm" theo nghĩa rằng nó không quan tâm đến bất kỳ thông tin nào về B. Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 127 Xác suất xảy ra B của riêng nó, không quan tâm đến A. Kí hiệu là P(B) và đọc là "xác suất của B". Đại lượng này còn gọi là “hằng số chuẩn hóa- normalising constant”, vì nó luôn giống nhau, không phụ thuộc vào sự kiện A đang muốn biết. Xác suất xảy ra B khi biết A xảy ra. Kí hiệu là P(B|A) và đọc là "xác suất của B nếu có A". Đại lượng này gọi là “có khả năng-likelihood” xảy ra B khi biết A đã xảy ra. Khi biết ba đại lượng này, xác suất sự kiện A dưới điều kiện B xác định bởi công thức: Từ đó dẫn tới một hệ quả trực tiếp của định nghĩa xác suất có điều kiện là công thức tính sau đây: Ví dụ: Theo số liệu thống kê của Mỹ năm 2007, tai nạn giao thông chết người do nguyên nhân say rượu chiếm khoảng 40% tổng số các vụ tai nạn. Nếu tỷ lệ số người say rượu khi lái xe chiếm 4%, việc say rượu khi lái xe sẽ làm tăng khả năng gây tai nạn chết người lên bao nhiêu lần? Gọi A là sự kiện “lái xe xảy ra tai nạn chết người”. B là điều kiện “người lái xe say rượu khi lái xe”. Khi đó: P(A) là xác suất xảy ra tai nạn chết người (sự kiện A) P(B) là xác suất người lái xe say rượu khi lái xe (sự kiện B) P(A\B) là xác suất xảy ra tai nạn chết người (sự kiện A) do người lái xe bị say rượu (điều kiện B). P(B\A) là xác suất người lái say rượu (sự kiện B) xuất hiện trong tổng số các vụ tai nạn chết người (điều kiện A). Khi đó: xác suất xảy ra tai nạn chết người do người lái xe bị say rượu P(A\B) sẽ được tính theo công thức sau: )(10= %4 )(%40 = tan_ * = )( )()( =)( AP AP tconsgnormalizin priorlikelihood BP APABP BAP Kết luận: Việc say rượu khi lái xe có thể làm tăng khả năng gây tai nạn xe cộ chết người lên khoảng 10 lần. Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 128 5.2.2 Phương pháp BAYES thực nghiệm (empirical Bayes methods) Trong thống kê, phương pháp Bayes thực nghiệm (Empirical Bayes methods) có sự khác biệt với phương pháp Bayes sơ khai (true Bayesian methods), được đề cập ở mục 5.2.1, đó là: Sự khác nhau cơ bản trong cấu trúc phân bố của xác suất tiên nghiệm “prior probability”. Theo phương pháp Bayes thực nghiệm xác suất tiên nghiệm được xác định từ các dữ liệu, trong khi đó phương pháp Bayes sơ khai không phụ thuộc bất kỳ thông tin nào của cơ sở dữ liệu được quan sát. Phương pháp Bayes thực nghiệm (Empirical Bayes methods) gần đúng với mô hình Bayes bậc II (The two-stage hierarchical Bayesian model) và được ứng dụng trong các nghiên cứu lựa chọn và xếp loại các vị trí điểm đen tai nạn trên mạng lưới đường. Theo kết quả nghiên cứu của (POWERS/ CARSON, 2004) phương pháp thực nghiệm Bayses (Empirical Bayes) được viện nghiên cứu giao thông của Mỹ áp dụng để ước tính lợi ích liên quan đến an toàn giao thông trước và sau khi đề ra giải pháp. Ngoài ra “Empirical Bayes Method” còn được áp dụng trong các mô hình thiết kế an toàn giao thông (Highway Safety Design Model) và trong các phần mềm phân tích dữ liệu tai nạn (ví dụ như: LIMDEP Version 7.0) để dự đoán sự cải thiện về mức độ an toàn giao thông trên các đoạn đường trong quá trình duy tu và bảo dưỡng. Hướng dẫn áp dụng phương pháp thực nghiệm Bayes dành cho việc phân tích dữ liệu tai nạn trước và sau khi có giải pháp (POWERS/ CARSON, 2004), được tiến hành theo 5 bước sau đây: Bước 1: Xác định hàm miêu tả mức độ an toàn giao thông (Determination of the Safety Performance Function- SPF). Hàm này là một mô hình toán để dự đoán sự xuất hiện của các vụ tai nạn trên một đoạn đường xác định (với các đặc trưng hình học như: Lưu lượng xe trung bình ngày đêm- AADT, chiều dài đoạn đường, bề rộng mặt đường và lề đường, số các làn xe, tốc độ giới hạn). Các nghiên cứu chỉ ra rằng, cách miêu tả tốt nhất là sử dụng hàm hồi quy tuyến tính nhiều biến với số lượng các vụ tai nạn trước khi đề xuất giải pháp tối thiểu là 3 năm. SPFi = 0 + 1 Xi,1 + 2 Xi,2 + 3 Xi,3 + . + p-1 Xi,p-1 + i SPFi = là biến phụ thuộc “dependant variable”, chính là số vụ tai nạn trong 3 năm trước khi đề xuất giải pháp Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 129 Xi,1 đến Xi,p-1= là các biến không phụ thuộc “independent variables”, bao gồm: Lưu lượng xe trung bình ngày đêm-AADT, chiều dài đoạn đường, bề rộng mặt đường và lề đường, số các làn xe, tốc độ giới hạn) 0 đến p-1 là các hệ số của phương trình hồi quy (được xác định theo các phần mềm tính toán hồi quy hoặc tính dựa trên các công thức nghịch đảo và chuyển chí ma trận) i là hệ số miêu tả lỗi ngẫu nhiên mà chưa tính đến trong tính toán mô hình. Trong các yếu tố trên, thì lưu lượng xe bình quân ngày đêm trong 3 năm (AADTi) và chiều dài đoạn đường (Li) là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến số vụ tai nạn (SPFi). Độ tin cây của phương trình thể hiện mối quan hệ: SPFi = 0 + 1 (Li)+ 2 (AADTi) đạt 95%. Bước 2: Xác định đại lượng phân tán (Determination of the Overdispersion Parameter, ) Một số nghiên cứu quan niệm sự xuất hiện của tai nạn phân phối theo quy luật Poisson. Tuy nhiên cũng có nhiều nghiên cứu tìm thấy mâu thuẫn khác biệt giữa sự xuất hiện của tai nạn và mô hình dự đoán dựa trên phân phối Poisson (xem phụ lục). Vì vậy, các nhà nghiên cứu thông thường đề xuất phân phối nhị thức âm “the negative binomial distribution (xem phụ lục)” để thể hiện sự phân bố của xác suất xuất hiện tai nạn. Khi đó, đại lượng phân tán, , là một trong những đại lượng được sử dụng để xác nhận việc lựa chọn phân phối nhị thức âm có đúng hay không. Dữ liệu được coi là phân tán, nếu như phương sai “Variance- i 2” của xác suất xuất hiện tai nạn (SPFi) vượt quá giá trị trung bình ứng với 95% độ tin cậy. Chiều dài mỗi đoạn đường là yếu tố ảnh hưởng quyết định “a primary determined affecting” đến các giá trị đại lượng phân tán, . Để ước tính tốt hơn số lượng các vụ tai nạn được dự báo trên mỗi đoạn đường, đại lượng phân tán có thể được điều chỉnh dựa trên chiều dài của mỗi đoạn đường (Li): i = . Li Trong đó: i là đại lượng phân tán đã được điều chỉnh trên đoạn đường i là đại lượng phân tán trên toàn bộ các đoạn đường Li là chiều dài của đoạn đường thứ i là hệ số 0 hoặc 1 ( = 0 hoặc 1), nó thể hiện sự khác biệt trong đặc tính hình học và lưu lượng giao thông giữa các đoạn đường. Nếu đặc tính về yếu tố hình học và giao thông giữa các đoạn đường không giống nhau, sẽ lựa chọn = 0. Ngược lại, nếu như toàn bộ các đoạn đường có sự giống nhau về yếu tố hình học và thành phần giao thông thì lựa chọn = 1. Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 130 Ngoài ra, đại lượng phân tán, i của đoạn đường thứ i, có thể được tính toán theo phân phối gamma, theo công thức sau: i = . SPFi Trong đó: là hệ số 0 hoặc 1 ( = 0 hoặc 1). Nếu = 0 khi đó ta có mô hình “ the standard negative binomial model”. Nếu = 1, thì “Variance” của phân bố gamma giảm khi xác suất xuất hiện tai nạn SPFi tăng lên. Bước 3: Xác định trọng lượng tương đối, (Determination of the Relative Weight, ) Khái niệm trọng lượng tương đối ( ) được đề xuất, để điều chỉnh phù hợp đối với các mức độ biến đổi của đại lượng phân tán i , và được tính theo công thức sau đây: i i i φ SPFα +1 1 = Bước 4: Dự đoán số vụ tai nạn, (Determination of Estimated Expected Crashes, ) i = ( i). (SPFi) + (1- i) (i) i là số vụ tai nạn được dự đoán trên đoạn đường i i là số vụ tai nạn thực tế trong 3 năm trên đoạn đường i Bước 5: Xác định chỉ số hiệu quả, (Determination of the Index of Effectiveness, ) Bước cuối cùng của quá trình này là xác định tính hiệu quả của việc thực hiện các giải pháp an toàn giao thông. Khái niệm: chỉ số hiệu quả “The Indes of Effectiveness” là một hàm của các đại lượng sau: 2 2 +1 = i i i i i π σ π λ θ Trong đó: i 2 là phương sai “The Variance” được tính theo công thức sau: i2 = (1 - i) i hoặc phương sai cũng có thể được tính toán theo công thức sau: ) . +1(=2 ii i ii Lφ SPF SPFσ Cuối cùng, sự khác nhau tương đối của sự xuất hiện tai nạn thực tế và tai nạn được dự đoán là: 100(1 - i) Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 131 5.3 ĐƯỜNG CONG PHÂN BỐ LORENZ 5.3.1 Khái niệm Đường cong phân bố Lorenz được một nhà kinh tế học người Mỹ (Max Otto Lorenz) phát triển vào năm 1905 trong quá trình miêu tả phân bố mức độ thu nhập khác nhau giữa các hộ gia đình và những phương pháp để xác định mức độ tập trung của những hộ gia đình giàu có “Method of Measuring the Concentration of Wealth”. Sau đó, đường cong Lorenz “Lorenz curve” được giới thiệu trong cuốn sách “The Elements of Statistical Method” xuất bản năm 1912 của tác giả Willford Isbell King. Có thể nói, đường cong Lorenz là một loại đồ thị dùng để biểu diễn mức độ bất bình đẳng trong phân phối. Trục tung và trục hoành đều thể hiện tỷ lệ phần trăm tích lũy của các giá trị cần thể hiện. Không những vậy, đường cong Lorenz còn được ứng dụng trong nghiên cứu tai nạn giao thông. Các kết quả nghiên cứu của (MAIER/ DUNG, 2008) đã sử dụng đường cong LORENZ trong việc nghiên cứu phân bố mức độ tập trung tai nạn và tiềm năng an toàn (SIPO) trên mạng lưới đường tại CHLB Đức. Ví dụ: Nếu nghiên cứu sự phân bố của tai nạn trên mạng lưới đường, khi đó: Trục hoành thể hiện tỷ lệ phần trăm cộng dồn trong tổng số chiều dài mạng lưới đường nghiên cứu; Trục tung thể hiện tỷ lệ phần trăm cộng dồn trong tổng số tai nạn có trong mạng lưới. Đường thẳng nối 2 điểm có tọa độ (0,0) và (1,1) tạo với trục hoành một góc 450, gọi là đường bình đẳng tuyệt đối. Mỗi điểm trên đường này thể hiện tỷ lệ phần trăm số tai nạn đúng bằng tỷ lệ phần trăm chiều dài mạng lưới. Đường cong lõm thể hiện trực quan sự bất bình đẳng trong phân bố tai nạn, nó càng lõm thì mức độ bất bình đẳng trong phân bố tai nạn giữa các đoạn đường càng cao. Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 132 5.3.2 Hệ số Gini (Gini index) Khi các đường Lorenz không cắt nhau thì đường nào lõm hơn sẽ thể hiện mức độ bất bình đẳng lớn hơn. Tuy nhiên khi các đường cong cắt nhau thì chưa thể đưa ra kết luận được. Đó chính là hạn chế trong việc sử dụng đường cong Lorenz để đánh giá định lượng về sự bất bình đẳng trong phân bố. Để khắc phục nhược điểm này, người ta thường sử dụng hệ số Gini. Hệ số này được phát triển bởi nhà thống kê học người Ý Corrado Gini (1884- 1965) và được chính thức công bố trong bài viết năm 1912 của ông mang tên "Variabilità e mutabilità". Chỉ số Gini (Gini- Index) hay còn gọi là hệ số Gini được thể hiện dưới dạng tỷ lệ phần trăm, được tính bằng hệ số Gini nhân với 100. Hệ số Gini (G) được xác định theo công thức sau: BA A =G + Trong đó: A: là diện tích của vùng nằm giữa đường thẳng (đường bình đẳng tuyệt đối) và đường cong Lorenz (đường bất bình đẳng tuyệt đối). B: là diện tích của vùng nằm phía dưới đường cong Lorenz (đường bất bình đẳng tuyệt đối) phần được gạch trên hình vẽ. Vì A+B = 0,5 (do đường bình đẳng tuyệt đối hợp với trục hoành một góc 45°), nên hệ số Gini: G = A/(0,5) = 2A = 1-2B. Trong trường hợp đường cong Lorenz được biểu diễn bằng hàm số y = L(x), khi đó giá trị của phần diện tích B là hàm tích phân ç10 )( dxxL Và hệ số Gini (G) được xác định theo công thức sau: Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 133 Giá trị của hệ số Gini nằm trong khoảng từ 0 đến 1, giá trị càng cao thì mức độ bất bình đẳng trong phân bố càng lớn. Hệ số Gini từ 0,5 trở lên thì được coi là có mức độ bất bình đẳng cao; Còn trong khoảng từ 0,2 đến 0,35 thì phân bố tương đối cân bằng. Số 0 tượng trưng cho sự bình đẳng tuyệt đối (có cùng một mức độ phân bố), và số 1 tượng trưng cho sự bất bình đẳng tuyệt đối. 5.4 HÀM HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA BIẾN Trong nghiên cứu tai nạn giao thông và các đặc trưng tai nạn (như mật độ tai nạn, chi phí tai nạn và rủi ro tai nạn), có thể nhận thấy: Xuất hiện nhiều yếu tố tác động đến đặc trưng tai nạn và con số tai nạn đó là: Lưu lượng giao thông, bề rộng mặt đường, độ dốc dọc, bán kính đường cong, số lượng góc ngoặt, chiều dài tầm nhìn Do đó hàm hồi quy tuyến tính đa biến sẽ được lựa chọn để biểu diễn mối quan hệ của sự tác động này. Bộ môn đường bộ - ĐHGTVT Hà nội 134 Hình vẽ minh họa sự tác động đa biến lên rủi ro tai nạn (UR) 5.5 KỊCH BẢN DỰ ĐOÁN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA TAI NẠN Các kịch bản dự đoán được xây dựng dựa trên xu hướng phát triển theo thời gian của các số liệu thực nghiệm trong quá khứ và hiện tại. Xu hướng phát triển tai nạn thông thường là những đường hồi quy tuyến tính, hay đường cong Logarith và sẽ bị tác động của các nhân tố ảnh hưởng.
File đính kèm:
- giao_trinh_an_toan_giao_thong_duong_o_to.pdf