Цены снижены! Бесплатная доставка контурной маркировки по всей России

Как рассчитать ущерб от дтп: Онлайн оценка ущерба при ДТП

Содержание

Как рассчитывается ущерб при ДТП по ОСАГО

Обращаясь в страховую компанию для получения компенсации после ДТП с полисом ОСАГО, пострадавшему и застрахованному необходимо понимать принцип начисления возмещения. Для этого применяется единая утвержденная методика. И не смотря на это, каждый год в судах разбирается немало споров, связанных с несогласием страхователя с компенсацией, начисленной по итогам разбирательства страховщиком.
Зная, как происходит расчет компенсации по утвержденной методике, можно сравнить свои цифры с предлагаемыми страховой компанией, чтобы оценить – насколько велика разница, а потом принять решение – оспаривать предлагаемое возмещение или же согласиться с ним.

Методика Центробанка для расчета ущерба после ДТП

Страховка ОСАГО гарантирует своему владельцу выплату страховщиком компенсации пострадавшим в ДТП по его вине. Все страховщики при этом обязаны руководствоваться Единой методикой, утвержденной Положением Центробанка от 19.09.2014 г. №432-П, если авария произошла после 17.10.2014 г.
Документ включает в себя 10 приложений, каждое из которых является руководством для выполнения расчетов и использования разнообразных поправочных коэффициентов. Методика Центробанка позволяет:

  1. Рассчитать компенсацию затрат на запасные части и расходные материалы, оплату труда ремонтных рабочих и величину износа комплектующих, подлежащих замене.
  2. Выявить повреждения, нуждающиеся в устранении путем восстановительного ремонта.
  3. Определить порядок установления обстоятельств аварии и причин, вызвавших все обнаруженные повреждения транспортного средства.
  4. Рассчитать цену пригодных для реализации остатков транспортного средства, если по итогам осмотра вынесено решение о его гибели (не подлежит восстановлению).
  5. Установить ценность транспортного средства до аварии.
  6. Применить данные справочников средних расценок на запчасти, расходные материалы, а также нормо-часы работ при выполнении итогового расчета компенсации.

Можно ли взыскать расходы на ремонт транспортного средства с пробегом?

Центробанк в своей методике приводит формулу, по которой выполняется расчет коэффициента износа запасных частей, различных деталей, узлов транспортного средства. При этом в расчет обязательно принимается дата выпуска авто и его пробег.

Оценить общее состояние автомобиля помогают различные дополнительные коэффициенты, которые учитывают такие показатели, как наличие дефектов покрытия кузова, коррозии, ранее выполняемых ремонтов и т.п. Коэффициенты умножаются на суммарную стоимость запасных частей и цену нормо-часов по их монтажу, после чего определяется окончательный размер компенсации после аварии по ОСАГО.
Расчет в каждом случае выполняется с учетом нулевого износа достаточно большого числа комплектующих. В каждом авто таких деталей насчитывается не менее 101. На это обязательно стоит обратить внимание при изучении расчета, предоставленного страховщиком, чтобы убедиться в отсутствии или наличии ошибок.
Поскольку ремонт транспортных средств после аварии, как правило, обходится в круглую сумму, стандартного размера страховки по ОСАГО на замену всех сломанных деталей новыми может и не хватить. Согласно данным статистики, зачастую фактическая стоимость ремонта перекрывает максимальную сумму страховки до 30%. В таких случаях разницу обязан доплатить виновник ДТП. Вот почему в интересах застрахованного убедиться в точности выполненного страховщиком расчета, так как именно он будет положен в основу вычисления разницы между фактической стоимостью ремонта и возмещением.

Кто проводит экспертизу?

Центробанк в своей методике предъявляет общие требования к порядку проведения диагностики пострадавшего транспортного средства. Эти требования применяются независимыми экспертами и судебными, а также страховщиками. К специалистам, допускаемым к выполнению экспертиз, предъявляют особые требования. Все они включены в специальный реестр, и ежегодно проходят переаттестацию. Претендовать на должность может специалист с образованием:

  1. Высшим профильным. Для получения допуска требуется отработать 1 год в экспертном бюро и лично выполнить не менее 5 экспертиз.
  2. Все эксперты регулярно повышают свою квалификацию и обучаются на курсах переподготовки.
  3. Квалификацию требуется повышать через каждые 5 лет.

Аттестованный специалист получает допуск к работе. Только такому эксперту можно доверить проведение экспертизы, результаты которой лягут в основу расчета компенсации за причиненный пострадавшим ущерб при ДТП по ОСАГО.
Согласно ст. 1072 ГК РФ, при превышении суммы ущерба размера компенсации по ОСАГО, пострадавшие вправе взыскать разницу в судебном порядке. Для этих расчетов также применяется методика Центробанка.

Оценка ущерба при ДТП \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Оценка ущерба при ДТП (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Судебная практика: Оценка ущерба при ДТП Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Подборка судебных решений за 2020 год: Статья 19 «Осуществление компенсационных выплат» Федерального закона «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств»
(ООО юридическая фирма «ЮРИНФОРМ ВМ»)Арбитражный суд отказал в удовлетворении требования ООО к Российскому Союзу Автостраховщиков о взыскании компенсационной выплаты в счет возмещения ущерба от дорожно-транспортного происшествия, расходов по оплате оценки, неустойки, поскольку причинение вреда потерпевшему в результате повреждения его автомобиля по вине лица, управлявшего транспортным средством без законных оснований, не является страховым случаем, в связи с чем суд не установил оснований для осуществления компенсационной выплаты истцу иска, указав, что иное понимание фактических обстоятельств дела, а также несогласие истца с результатами оценки судом имеющихся в деле доказательств не может являться основанием для отмены законных судебных актов, в которых содержится обоснование того, почему суд пришел к выводу об отказе в удовлетворении исковых требований (п. 1 ст. 19 Федерального закона от 25.04.2002 N 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств»).

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Оценка ущерба при ДТП

Нормативные акты: Оценка ущерба при ДТП
Федеральный закон от 25.04.2002 N 40-ФЗ
(ред. от 08.12.2020)
«Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств»10. При причинении вреда имуществу в целях выяснения обстоятельств причинения вреда и определения размера подлежащих возмещению страховщиком убытков потерпевший, намеренный воспользоваться своим правом на страховое возмещение или прямое возмещение убытков, в течение пяти рабочих дней с даты подачи заявления о страховом возмещении и прилагаемых к нему в соответствии с правилами обязательного страхования документов обязан представить поврежденное транспортное средство или его остатки для осмотра и (или) независимой технической экспертизы, проводимой в порядке, установленном статьей 12.1 настоящего Федерального закона, иное имущество для осмотра и (или) независимой экспертизы (оценки), проводимой в порядке, установленном законодательством Российской Федерации с учетом особенностей, установленных настоящим Федеральным законом.

Часто задаваемые вопросы по процессу получения страховых выплат

При повреждении внутренней отделки и инженерного оборудования.

Расчет суммы ущерба производится в соответствии с п. 9 Правил добровольного страхования строений, квартир, домашнего и другого имущества, гражданской ответственности собственников (владельцев) имущества (типовые (единые)) № 167 от 15.10.2007г., на основании Акта осмотра; гибели, повреждения или утраты строений (квартир), домашнего и/или другого имущества, документов компетентных органов и в соответствии с условиями заключенного Договора страхования:

  • Размер ущерба при гибели объекта определяется  в размере страховой суммы объекта страхования
  • Размер ущерба при повреждении внутренней отделки и инженерного оборудования определяется исходя из среднерыночных цен на строительные материалы с учетом износа и расценок на работы, действующих на момент наступления страхового случая, в месте нахождения объекта.

При повреждении (и/или утрате) домашнего имущества.

Расчет суммы ущерба производится в соответствии с п. 9 Правил добровольного страхования строений, квартир, домашнего и другого имущества, гражданской ответственности собственников (владельцев) имущества (типовые (единые)) № 167 от 15.10.2007г. на основании Акта осмотра;гибели, повреждения или утраты строений (квартир), домашнего и/или другого имущества, документов компетентных органов и в соответствии с условиями заключенного Договора страхования.

  • Размер ущерба при гибели имущества определяется отдельно по каждому зафиксированному в Акте о гибели предмету имущества, как стоимость предмета имущества в новом состоянии за минусом процента износа, исчисленного на момент наступления страхового случая.
  • Размер суммы страхового возмещения определяется в соответствии с условиями заключенного договора страхования. Размер ущерба при повреждении имущества определяется отдельно по каждому зафиксированному в Акте осмотра, предмету имущества, как стоимость предмета имущества в новом состоянии за минусом процента износа, исчисленного на момент наступления страхового случая, с учетом процента обесценения.

Размер суммы страхового возмещения определяется в соответствии с условиями заключенного договора страхования.

При повреждении строения.

Расчет суммы ущерба производится в соответствии с п. 9 Правил добровольного страхования строений, квартир, домашнего и другого имущества, гражданской ответственности собственников (владельцев) имущества (типовые (единые)) № 167 от 15.10.2007г. на основании Акта о гибели, повреждении или утрате строений (квартир), домашнего и/или другого имущества, компетентных органов и условий заключенного Договора страхования.

  • Размер ущерба при гибели объекта определяется  в размере страховой суммы объекта страхования за вычетом стоимости остатков, годных к использованию по назначению и реализации, с учётом обесценения.
  • Размер ущерба при повреждении объекта страхования равен стоимости затрат на его ремонт (восстановление), с учётом износа и обесценения, для приведения стоимости застрахованного объекта в состояние, соответствующее его стоимости на момент непосредственно до наступления страхового случая.

Износ по ОСАГО

Согласно с ныне действующим законодательством Российской Федерации, граждане, что попали на своем автомобиле в ДТП, при этом не по своей вине, могут рассчитывать на компенсацию ремонта по страховому полису ОСАГО. Это действует лишь в том случае, когда такой документ присутствует и не закончил срока своего действия. Максимальный размер суммы, что предоставляется в качестве компенсации морального ущерба, прописывается в полисе, однако окончательная сумма, что будет вам предоставлена, рассчитывается специалистами оценщиками страховой компании и зависит от степени износа транспортного средства. Наряду с этим имеется возможность рассчитать степень износа по ОСАГО самостоятельно, не прибегая к помощи специалистов, однако придется учесть некоторые важные моменты, без учета которых получить точную сумму за будущий ремонт вам не удастся.

Содержание

Скрыть
  1. Как рассчитывается износ по ОСАГО
    1. Как рассчитывается износ автомобиля
      1. От чего зависит процент износа автомобиля
        1. Законодательство по вопросам износа тс по ОСАГО
          1. Максимальный процент износа машины по ОСАГО
            1. Можно ли взыскать износ с виновника
              1. Как избежать износа в ОСАГО

                  Как рассчитывается износ по ОСАГО

                  Достаточно часто, при компенсации ущерба за ремонт после ДТП, выплаченной суммы не хватает на полное восстановление транспортного средства. Чаще всего это связано с износом автомобиля. Данный момент заметно влияет на размер компенсируемых средств. В итоге, автомобилисты, чей автомобиль имеет возраст старше 3 – 5 лет, вынуждены добавлять свои кровные средства для полного ремонта, даже при условии, что они не являются виновником происшествия.

                  Для расчета износа по ОСАГО применяются специальные формулы, что присутствуют в положении о расчете размера компенсации материального ущерба за ремонт, которое вступило в силу с сентября 2014 года и имеющего номер 432.

                  Как рассчитывается износ автомобиля

                  Расчет износа транспортного средства распространяется лишь на те детали и агрегаты, что будут подвергаться замене после совершения ДТП. Если же они могут быть восстановлены, то износ не учитывается. Таким образом, износ рассчитывается на запасные части, покрасочные и иные ремонтные работы.

                  Стоит отметить, что любой расчет суммы выплаты производится в день, когда было совершено ДТП, а не в момент проведения оценки ущерба.

                  От чего зависит процент износа автомобиля

                  Учет износа автомобиля обусловлен его деталями и шинами. В первом случае, учитываются следующие моменты:

                  • Прежде всего, страховой компании приходится учитывать срок эксплуатации транспортного средства и каждого отдельного поврежденного агрегата. Если поврежденная в результате ДТП деталь, была установлена не на заводе, а после покупки авто, то это должно быть подтверждено определенными данными, в случае их отсутствия, в расчет берется полный срок пользования машиной.
                  • Также возможная выплата зависит от пробега авто, на момент совершения дорожно-транспортного происшествия.

                  Что касается используемых на транспорте шин, то здесь принимаются во внимание следующие моменты:

                  • Срок эксплуатирования шин
                  • Минимально допустимая высота протектора согласно законодательству РФ.
                  • Высота протектора, что присутствовала на колесах в момент совершения ДТП.
                  • Также учитывается высота рисунка протектора в новых таких же шинах, что и на вашем транспорте.

                  Законодательство по вопросам износа тс по ОСАГО

                  Ныне действующий закон, предусматривает возможность, когда величина выплаты снижается из-за износа транспортного средства, несмотря на то, что это не совсем справедливые действия в отношении автомобилистов, регулярно страдающих в авариях. Износ авто рассчитывается в соответствии с действующими нормативными актами:

                  1. Федеральным законом об обязательном страховании транспортного средства.
                  2. Положение, где присутствует единая методика определения суммы денежной компенсации за ущерб, полученный в результате аварии.

                  В вышеперечисленных нормативных актах, присутствуют отдельные выдержки, что предусматривают снижение суммы средств на возмещение ущерба, полученного в результате ДТП, в соответствии с износом авто и его отдельных агрегатов.

                  Максимальный процент износа машины по ОСАГО

                  Согласно с действующим законодательством, устанавливается максимальный процент износа транспортного средства. Поэтому страховщик не может получить сумму компенсации после аварии, меньше определенного предела. Исходя из этого, следует, что процент износа не может составлять больше половины стоимости деталей, узлов и иных поврежденных агрегатов. Эти сведения также прописаны в Федеральном законе об обязательном страховании транспортного средства.

                  Можно ли взыскать износ с виновника

                  Достаточно часто на восстановительный ремонт после аварии, средств предоставленных страховой компанией недостаточно. В этом случае, есть желание затребовать недостающую сумму денежных средств с виновника ДТП, однако это невозможно. Если обратиться к судебной практике, то чаще всего суд занимает сторону виновника аварии, так как у того присутствует общепринятый полис ОСАГО, что автоматически перекладывает всю ответственность на страховую компанию.

                  Наряду с этим в вышеупомянутом положении присутствует информация о том, что компенсация степени износа автомобиля необходима. Поэтому получить дополнительные средства на ремонт с виновника ДТП вам не удастся.

                  Как избежать износа в ОСАГО

                  Современный калькулятор расчета степени износа автомобиля для машин с пробегом, практически всегда предусматривает снижение суммы выплат. Однако имеется возможность такого снижения избежать, для этого потребуется подключить услугу “Авария не по моей вине.” Тогда можно будет рассчитывать на следующие положительные выходы из ситуации:

                  • Ремонт транспортного средства после ДТП у официального дилера. В этом случае, вам не придется доплачивать из своего кармана.
                  • Не потребуется самостоятельно подбирать сервис, а также заниматься поиском деталей, узлов и иных агрегатов.
                  • Максимальная компенсация ущерба по полису ОСАГО, при этом она не может превышать сумму стоимости транспортного средства.
                  • Ваш полис будет действовать даже при условии, что у виновника аварии не имеется страховки.

                  Расчет компенсаций ущерба в результате ДТП

                  Расчет компенсаций ущерба в результате ДТП проводится в соответствии с Разъяснением Верховного народного суда «О некоторых вопросах применения законодательства при рассмотрении дел о компенсации личного ущерба» (далее – Разъяснение). Данный документ является основным руководством по расчету компенсаций для судов, рассматривающих дел о компенсации ущерба в результате ДТП.

                  а) расчет компенсации инвалидности

                  В соответствии с законодательством КНР компенсация инвалидности считается компенсацией имущественного ущерба.

                  В соответствии со статьей 25 Разъяснения сумма компенсации инвалидности устанавливается в зависимости от категории инвалидности пострадавшего лица (степени потери трудоспособности). Сумма компенсации составляет 20-кратную среднюю сумму распределяемого дохода городского населения или среднюю сумму чистого дохода сельского населения за предыдущий год в соответствующем регионе (провинции, автономном районе, городе центрального подчинения), умноженную на коэффициент в зависимости от категории инвалидности. Формула расчета суммы компенсации:

                  Сумма среднего дохода определяется по статистическим данным за предыдущий год и устанавливается каждой провинцией отдельно. При расчете компенсации используется сумма среднего дохода по месту нахождения народного суда, который принял дело о компенсации ущерба к рассмотрению.

                  В КНР существует 10 категорий инвалидности. При расчете компенсации ущерба в результате ДТП в соответствии с «Государственными стандартами оценки инвалидности лиц, пострадавших в результате ДТП», используемыми органами Министерства общественной безопасности КНР (полицией), если пострадавшему лицу присвоена 1-я категория инвалидности, коэффициент равен 1; для каждой следующей категории инвалидности коэффициент уменьшается на одну десятую, т.е. для 2-й категории инвалидности коэффициент равен 0,9; для 3-й категории инвалидности – 0,8 и т.д.

                  Формула расчета суммы компенсации инвалидности как 20-летнего среднего дохода применяется, в случае если возраст пострадавшего составляет 60 лет и меньше (трудоспособный возраст). Если возраст пострадавшего составляет от 60 до 75 лет, сумма компенсации уменьшается на каждый год возраста пострадавшего лица. Формула расчета компенсации инвалидности:

                  Если возраст пострадавшего – более 75 лет, то компенсация инвалидности рассчитывается за 5 лет:

                  Из формулы расчета компенсации очевиден различный размер компенсации для населения с городской и сельской пропиской (не в пользу сельского населения). Вместе с тем, последняя судебная практика показывает, что критерии расчета компенсации для городского населения могут применяться и в отношении населения с сельской пропиской, если ДТП произошло в городской местности.

                  Сумма компенсации инвалидности также может быть скорректирована, если получение инвалидности не ведет к уменьшению дохода пострадавшего и, наоборот, если сравнительно легкая категория инвалидности наносит серьезный ущерб профессиональной деятельности и возможности трудоустройства пострадавшего.

                  б) расчет компенсации на проживание для лиц, находившихся на иждивении

                  В соответствии с Разъяснением Верховного народного суда «О некоторых вопросах применения законодательства при рассмотрении дел о компенсации личного ущерба» к лицам, которые находились на иждивении пострадавшего лица и потеряли источник средств к существованию вследствие потери трудоспособности или смерти кормильца в ДТП, относятся лица нетрудоспособного возраста (не достигшие 18-летия и достигшие 60-летнего возраста), а также нетрудоспособные лица, не имеющие иных источников средств к существованию. Расчет компенсации данных лиц имеет некоторые отличия.

                  Для несовершеннолетних компенсация рассчитывается в зависимости коэффициента категории инвалидности кормильца (от 1 при 1-й категории инвалидности или смерти до 0,1 при 10-й категории инвалидности), суммы ежегодных средних потребительских расходов городского или сельского населения по месту нахождения суда, принявшего дело о компенсации ущерба к рассмотрению, а также возраста несовершеннолетнего (сумма компенсации рассчитывается до достижения им 18-летнего возраста). Формула расчета компенсации:

                  Для нетрудоспособных лиц, находившихся на иждивении пострадавшего, потерявших источник средств к существованию вследствие потери трудоспособности или смерти кормильца и не имеющих иных источников средств к существованию, сумма компенсации рассчитывается за 20 лет. Формула расчета компенсации:

                  Для лиц, находившихся на иждивении пострадавшего и достигших 60-летнего возраста сумма компенсации уменьшается на каждый год возраста, превышающий 60 лет. Формула расчета компенсации:

                  Если лицу, находившемуся на иждивении, более 75 лет, сумма компенсации на проживание рассчитывается за 5 лет. Формула расчета компенсации:

                  в) расчет материальной компенсации смерти

                  В соответствии с законодательством КНР компенсация смерти считается компенсацией имущественного ущерба.

                  Сумма компенсации смерти составляет 20-кратную среднюю сумму распределяемого дохода городского населения или среднюю сумму чистого дохода сельского населения за предыдущий год в соответствующем регионе (провинции, автономном районе, городе центрального подчинения) по месту нахождения народного суда, принявшего дело о компенсации ущерба к рассмотрению. Формула расчета суммы компенсации:

                  Если возврат погибшего составлял от 60 до 75 лет, сумма компенсации уменьшается на каждый год возраста погибшего лица. Формула расчета компенсации смерти:

                  Если возраст погибшего в результате ДТП составлял более 75 лет, то компенсация смерти рассчитывается за 5 лет:

                  г) расчет компенсации расходов на приобретение товаров для инвалидов

                  В данном случае товарами для инвалидов являются дополнительные приборы, инструменты и устройства, приобретаемые пострадавшим лицом в целях компенсации утраченных функций организма для самообслуживания или осуществления трудовой деятельности.

                  В соответствии со статьей 26 Разъяснения сумма компенсации рассчитывается исходя из разумно обоснованных расходов на приобретение товаров для инвалидов обычного назначения. При наличии особых потребностей допускается определение разумно обоснованных расходов с учетом мнения организации, которая предоставляет товары для инвалидов (обычно – соответствующие организации при Министерстве гражданской администрации КНР). Срок эксплуатации и обновления товаров для инвалидов, а также срок компенсации расходов устанавливаются по рекомендации вышеуказанной организации. Обычно народный суд устанавливает обязанность по компенсации расходов на приобретение пострадавшему лицу товаров для инвалидов в течение 5-10 лет.

                  д) расчет компенсации медицинских расходов

                  Медицинские расходы включают расходы на медицинское обследование, лечение и восстановление (реабилитацию) пострадавшего лица.

                  В соответствии со статьей 19 Разъяснения сумма компенсации медицинских расходов устанавливается на основании выданных учреждением здравоохранения квитанций о получении платежей за лечение и госпитализацию с учетом истории болезни и диагноза пострадавшего. Сумма расходов включает фактически понесенные расходы до завершения прений при рассмотрении дела о компенсации личного ущерба в первой инстанции, включая ожидаемые расходы, которые неизбежны в соответствии с заключением или подтверждением, выданным учреждением здравоохранения. По компенсации расходов, необходимых для реабилитации, реконструктивно-восстановительной хирургии, дальнейшего лечения, пострадавший может обратиться с отдельным иском после того как расходы будут фактически понесены.

                  При несогласии с обоснованностью или необходимостью тех или иных расходов, лицо, на которое возложена обязанность по компенсации, может опротестовать сумму выплачиваемой им компенсации.

                  е) расчет компенсации вынужденного прогула

                  Ущерб, нанесенный пострадавшему лицу в результате вынужденного прогула, рассчитывается как сумма дохода в виде заработной платы (вознаграждения за труд), упущенный в результате потери пострадавшим лицом способности вести трудовую деятельность в период с момента получения травмы до полного восстановления.

                  В соответствии со статьей 20 Разъяснения сумма компенсации вынужденного прогула рассчитывается исходя из срока вынужденного прогула и дохода пострадавшего лица.

                  Срок вынужденного прогула определяется на основании документа, выдаваемого учреждением здравоохранения. В случае вынужденного прогула вследствие инвалидности в срок вынужденного прогула допускается включение периода до дня присвоения категории инвалидности.

                  Определение дохода пострадавшего зависит от того, имел ли пострадавший постоянный источник дохода или нет. При наличии постоянного источника дохода компенсация вынужденного прогула рассчитывается исходя из фактического уменьшения дохода пострадавшего в период вынужденного прогула. При отсутствии постоянного источника дохода компенсация рассчитывается исходя среднего дохода пострадавшего лица за последние 3 года. Если пострадавшее лицо не может предоставить документы, подтверждающие доход за последние 3 года, сумма компенсации может быть рассчитана исходя из средней заработной платы в той же или аналогичной отрасли по месту нахождения народного суда, принявшего дело о компенсации ущерба к рассмотрению.

                  ж) расчет компенсации расходов на уход

                  В соответствии со статьей 21 Разъяснения сумма компенсации расходов на уход определяется в зависимости от доходов лиц, занимающихся уходом за пострадавшим, их числа и сроками ухода. При наличии у лица, занимающимся уходом за пострадавшим, другой работы, сумма компенсации устанавливается по формуле расчета компенсации за вынужденный прогул; если данное лицо не имеет работы или специально принимается на работу для ухода за пострадавшим, для расчета компенсации используется сумма вознаграждения за труд (заработной платы) за аналогичную деятельность в соответствующем регионе.

                  Обычно заниматься уходом за пострадавшим может 1 человек, однако по рекомендации учреждения здравоохранения численность лиц, занимающихся уходом за пострадавшим, может быть увеличена.

                  Срок ухода за пострадавшим должен рассчитываться до восстановления у пострадавшего способности самообслуживания. Если у пострадавшего способность к самостоятельной жизни не восстанавливается, допускается определение разумно обоснованного срока ухода в зависимости от возраста и состояния здоровья пострадавшего, однако данный срок не должен превышать 20 лет.

                  з) расчет компенсации транспортных расходов

                  К транспортным расходам относятся расходы на транспорт, фактически понесенные пострадавшим и лицами, необходимыми для его сопровождения, при госпитализации или переводе в другую больницу.

                  В соответствии со статьей 22 Разъяснения сумма компенсации транспортных расходов устанавливается по фактическим расходам пострадавшего и сопровождающих при госпитализации или переводе пострадавшего в другую больницу.

                  При определении суммы транспортных расходов обычно используются стандарты компенсации транспортных расходов обычных служащих государственных органов в период командировки. То есть, в пределах города подлежат компенсации расходы на общественный транспорт. Использование неотложной помощи и такси может быть компенсировано только в случае обоснования необходимости их использования.

                  Сумма фактически понесенных транспортных расходов определяется по соответствующему билету (квитанции), который не должен противоречить данным о месте госпитализации, времени, количестве пассажиров, числе поездок. В противном случае документ не будет принять в качестве основания для компенсации транспортных расходов.

                  и) расчет компенсации расходов на питание в период госпитализации

                  В соответствии со статьей 23 Разъяснения сумма компенсации расходов на питание в период госпитализации определяется в соответствии со стандартами компенсации расходов на питание обычных служащих государственных органов в период командировки.

                  Данная компенсация выплачивается в случае госпитализации пострадавшего; однако при наличии обоснованной необходимости для лечения пострадавшего за пределами его постоянного места проживания и невозможности его госпитализации по объективным причинам, допускается включение в компенсацию разумно обоснованная часть фактически понесенных расходов пострадавшего и сопровождающих на проживание и питание.

                  к) расчет компенсации расходов на дополнительное питание

                  Дополнительное питание может быть необходимо, если обычный рацион пострадавшего не может удовлетворить потребности, связанные с восстановлением его здоровья.

                  В соответствии со статьей 34 Разъяснения расходы на дополнительное питание определяются по рекомендации учреждения здравоохранения.

                  л) расчет компенсации расходов на похороны

                  Сумма компенсации расходов на похороны погибшего в результате ДТП составляет 6-месячную среднюю заработную плату работника по данным предыдущего года по месту нахождения суда, принявшего к рассмотрению дело о компенсации ущерба. Сумма компенсации расходов на похороны одинакова для всех граждан КНР вне зависимости от профессии, прописки, работы, пола, возраста и др.

                  Как рассчитывается расчет ущерба при ДТП в режиме онлайн

                  После незначительной аварии, в которой пострадали только автомобили, рассчитать стоимость ущерба водитель волен самостоятельно, либо с частичным привлечением экспертов. Чтобы рассчитать ущерб при ДТП, достаточно знания определенных правил проведения оценки, полезных ресурсов в сети, имения под рукой устройства с выходом в интернет и камерой.

                  Как рассчитать ущерб после ДТП

                  Чтобы посчитать ущерб при ДТП, как правило нужно внимательно изучить состояние автомобиля – зафиксировать письменно каждый, даже незначительный, урон. Царапины, вмятины, сколы краски – все это должно отображаться в виде записей, подкрепляться фотографиями. Оптимально – делать фото различных ракурсов для наиболее полного отображения повреждения.

                  Создав подобие отчета с фотографиями, необходимо обратиться в страховую компанию, с которой владелец авто заключал договор ОСАГО. Водитель должен иметь при себе все документы на автомобиль и протокол от инспектора ГИБДД, составленный после аварии. Срок обращения к страховщику 1-2 дня, не больше.

                  Страховая компания предоставит оценщика, с которым водитель совместно осмотрит и авто, и приведенные доказательства после самостоятельного осмотра.

                  Самостоятельная оценка ущерба авто

                  На месте аварии водитель способен самостоятельно определить примерный размер ущерба, проведя:

                  1. Осмотр повреждений, определение пострадавших деталей и механизмов, требующих замены.
                  2. Определить стоимость покупки новых частей взамен поврежденных. Для этого проводится исследование текущего рынка запчастей и выводится средняя цена каждой единицы под замену. Сделать это самостоятельно невозможно, но в сети присутствует множество специализированных калькуляторов ущерба по ОСАГО при ДТП, приводящих цены на запчасти в каждом регионе.
                  3. Если пострадал кузов и краска на нем – посчитать стоимость покрасочного материала для восстановления внешнего вида автомобиля.
                  4. Добавить к стоимости деталей и покраски среднюю цену на замену в мастерских своего региона.

                  Полученная сумма ущерба является примерной, а точный размер выплаты сможет предоставить только профессиональный оценщик.

                  Онлайн-расчет ущерба после ДТП

                  Современные технологии позволяют провести онлайн расчет ущерба при ДТП с помощью компьютера или смартфона и специальных сервисов интернета, предлагающих такие услуги. Прибегать к этому способу можно как для приблизительной оценки будущего возмещения от страховой, так и для проверки заключения эксперта от страховщика, если водитель не уверен в справедливости его оценки, либо в достаточном размере выплаты для проведения ремонта.


                  Минус онлайн-сервисов заключается в том, что большинство оценочных сайтов требуют оплаты за работу с ними, но результаты оценки в сети не являются весомыми с юридической точки зрения. Будучи не уверенным в честности проведенной оценки эксперта, предоставленного страховой компанией, эффективнее пригласить независимого оценщика, чем пользоваться сервисами онлайн расчета ущерба при ДТП.

                  О выборе независимого эксперта для проведения расчета ущерба после ДТП расскажет профессиональный юрист в видео:

                  Остались вопросы? Задавайте их в комментариях к статье.

                  Оценка ущерба автомобиля при дтп — расчет ущерба после ДТП, стоимость услуг

                  Чаще всего автоэкспертиза проводится в результате дорожно-транспортных происшествий. Для того чтобы решить кто прав, кто виноват и какова сумма причиненного ущерба нужна оценка ущерба при ДТП. Такая процедура проводится как для оценки ущерба, так и для проверки предъявляемого ущерба и его оспаривания в страховой компании или в суде. В большинстве случаев оценка ущерба при ДТП проводится страховой компанией. Но, в некоторых случаях эта оценка может быть не совсем корректной, так как страховая компания заинтересована в собственной выгоде. Для того, чтобы оспорить результаты страховой компании всегда можно нанять независимых экспертов, оценка ущерба после ДТП, проведенная ними может пользоваться большим доверием и иногда отличаться от предыдущей. По итогу, страховая компания обязана будет принять результаты независимой экспертизы и компенсировать ущерб согласно их оценки.


                  Процедура оценки ущерба после ДТП


                  В общих чертах, оценка ущерба при ДТП состоит из нескольких этапов и является сложным процессом. В первую очередь специалисты определяют место, дату и время осмотра автомобиля. Сам осмотр обычно проводится в течение одного дня, после этого составляется акт осмотра, в котором обязательно должны присутствовать фото и видео процедуры оценки. Еще в течение двух дней будет проводиться сама оценка ущерба от ДТП, а именно процедура расчёта стоимости ущерба. Все полученные результаты указываются в отчете, который визируется и является законным документом.

                  Рассмотрим детальнее, что конкретно включает в себя независимая автоэкспертиза. Проводя независимую автоэкспертизу после ДТП специалисты должны описать все повреждения, а также их характер. Кроме того, должна быть установлена причина их возникновения. На основе полученных данных оценка ущерба автомобиля после ДТП продолжается, и специалисты делают вывод о необходимом объеме и стоимости ремонтных работ. Собственно все эти работы проводятся в два этапа. Вначале составление акта осмотра, а потом оценка ущерба. Рассмотрим об этапа.


                  Осмотр и составление акта


                  Данный этап независимой автоэкспертизы ДТП начинается из проверки документов, определение и фиксации всех повреждений автомобиля и деление их на две группы: повреждения, полученные в результате ДТП и повреждения, полученные ранее. Специалисты определяют масштаб необходимых ремонтных работ, а также их стоимость. Если же автомобиль не подлежит ремонту, то проводится оценка годных остатков. Необходимо помнить, что оценка ущерба автомобиля после ДТП должна быть зафиксирована с помощью фотографий и видео. Важно чтобы на этих материалах всегда присутствовал регистрационный номер автомобиля, иначе в их подлинности обязательно засомневаются.

                  По итогу первого этапа составляется акт, который должен быть подписан экспертом, который проводил осмотр, а также его свидетелями.


                  Расчет ущерба после ДТП


                  Вторым этапом является расчет стоимости необходимого ремонта, или компенсации, в случае если автомобиль не подлежит восстановлению. Для объективной оценки специалисты пользуются данными о повреждениях автомобиля, полученными на первом этапе. В расчетах всегда используется среднерыночная стоимость работы и деталей. Важно то, что сумма на ремонт не может превышать стоимость автомобиля, если же она превышена, то автомобиль считается не подлежащим ремонту. Результаты первого и второго этапа оценки излагаются в отчете, который подписывается оценщиком и передается заказчику. Этот комплект документов необходимо передать в страховую компанию и ждать компенсации.


                  Если у Вас возникли вопросы относительно расчета ущерба после ДТП, а также стоимости улуг, специалисты нашего контакт центра круглосуточно будут рады на них ответить.

                  Адрес: г. Киев, ул. Полковника Шутова 9А, офис 526, показать на карте

                  По телефонам: тел.: +38 (044) 331-1-332, +38 (094) 831 13 32

                  e-mail: [email protected]


                  Тарифы на услуги по урегулированию убытков связанных с дорожно-транспортным происшествием


                  Вид услуги Стоимость услуги, грн.
                  Определение стоимости материального ущерба, причинённого собственнику легкового дорожного транспортного средства (далее – ДТС ), микроавтобуса, внедорожника с составлением Отчёта о независимой оценке 1500
                  Определение рыночной стоимости легкового ДТС, микроавтобуса, внедорожника с составлением Отчета о независимой оценке с учетом составления калькуляции Audatex 1350
                  Определение стоимости материального ущерба, причинённого собственнику самоходных шасси, самоходных сельскохозяйственных, дорожно – строительных и мелиоративных машин, тракторов и комбайнов на колёсных шасси с составлением Отчёта о независимой оценке 1750
                  Определение рыночной стоимости грузового ДТС, прицепа, полуприцепа с составлением Отчёта о независимой оценке с учётом составления калькуляции Audatex 1550
                  Определение стоимости материального ущерба, причинённого собственнику самоходных шасси, самоходных сельскохозяйственных, дорожно – строительных и мелиоративных машин, тракторов и комбайнов на колёсных шасси с составлением Отчёта о независимой оценке 2500
                  Дополнительный осмотр повреждённого транспортного средства с составлением дефектной ведомости 350
                  Урегулирование счетов СТО ( проверка калькуляции восстановительного ремонта). 350
                  Осмотр повреждённого транспортного средства ( без составления Отчёта о независимой оценке ), который включает акт осмотра, фотографирования 250 ( и дополнительно 5 грн. за 1 км. пути при выезде за пределы города)
                  Отправление телеграммы для вызова на проведение осмотра 250
                  Получение справки об обстоятельствах дорожно-транспортного происшествия 300
                  Получение постановления суда по административному делу 500

                  * В случае проведения выезда на объект исследования за пределы областного центра дополнительно оплачивается 5 грн. за 1 км. пути в оба конца.

                  Указанные работы тарифицируются почасово, исходя из стоимости одного часа работ 250 грн.

                  Обучение — Безопасность | Федеральное управление шоссейных дорог

                  Повышение безопасности на сельских дорогах и дорогах для племен —

                  Набор инструментов по безопасности

                  Шаг 2. Проведение проверки сети

                  «Сеть» означает совокупность дорог, находящихся в ведении агентства. Проверка сети — это процесс изучения условий безопасности на всей дорожной сети или на ее подмножестве (например, на всех коллекторных дорогах или на всех перекрестках с остановками).Анализ безопасности проводится с использованием одного и того же метода в каждом месте, чтобы можно было сравнить результаты и определить их приоритетность. Существует множество доступных методов проверки сети.

                  Хотя существует множество методов проверки дорожных сетей, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки, в этом разделе представлены только пять. Их:

                  1. Проверка сети с обслуживающим персоналом;
                  2. Скрининг сети с данными о сбоях — только частота, отображение сбоев и эквивалентный материальный ущерб;
                  3. Сетевой скрининг с данными о сбоях и данных об объеме трафика — частота сбоев;
                  4. Сетевой скрининг с использованием программного обеспечения; и
                  5. Сетевой скрининг с системным анализом.

                  Чтобы узнать о других методах проверки сети, обратитесь к исчерпывающему списку ресурсов, приведенному в конце этого раздела и, в частности, к главе 4 Руководства по безопасности на дорогах AASHTO.

                  Проверка сети с обслуживающим персоналом

                  Обзор

                  Технический персонал местных агентств тратит значительное количество времени на вождение по местным дорогам и обычно имеет обширный опыт работы и знание общественных дорог. Эти сотрудники могут быть ценным источником институциональных знаний о проблемах, производительности, потребностях в обслуживании и возможностях для улучшения.

                  Семинар FHWA Roadway Safety 365 — отличный источник обучения для нетехнического персонала агентств. Дополнительные сведения см. В разделе «Ресурсы» в конце этого раздела.

                  Часто агентства обучают персонал по обслуживанию дорог тому, как выявлять проблемы безопасности. Это обучение в сочетании со знанием дорожной сети квалифицирует обслуживающий персонал как отличный источник информации для выявления проблем, связанных с безопасностью. Обучение обслуживающего персонала и использование его для выявления проблем безопасности иногда называют одним из компонентов развития культуры безопасности (другой способ описать «развитие культуры безопасности» — это «побудить сотрудников включить вопросы безопасности в свою повседневную деятельность, независимо от их формальной работы. функция »).Фактически, некоторые агентства принимают официальную политику в отношении частоты, типа и содержания проверок безопасности. Следующий пример из Соединенного Королевства (UK) является тому подтверждением.

                  Пример

                  Официальные планы инспекций безопасности широко используются в городских и окружных советах (советы — это форма местного самоуправления, аналогичная по функциям городам и округам в Соединенных Штатах) в Соединенном Королевстве (Великобритания). Например, городской совет Абердина (Шотландия) применяет программу проверки безопасности, определенную в Руководстве по проверке безопасности на дорогах Абердина.В Руководстве описаны руководящие принципы проведения инспекций безопасности, определены необходимые частоты инспекций, даны рекомендации по методологии, которая будет использоваться для инспекций, и установлены временные рамки для выполнения корректирующих действий.

                  Рисунок 4 (из Руководства по проверке безопасности на дорогах Абердина) показывает матрицу времени ремонта, которая дает представление о скорости, с которой необходимо решать конкретные типы проблем безопасности. Эта временная матрица дает целевые показатели производительности и устанавливает ожидания для ремонтных бригад, а также информирует их о том, когда необходимо включить ремонт в будущую рабочую программу.

                  На рисунке 5 показан пример критериев проверки для оценки выбоин или углублений на поверхности проезжей части. В руководстве Aberdeen есть критерии проверки для каждого типа дефекта или проблемы безопасности, которые обеспечивают объективные критерии для определения наличия проблемы безопасности и необходимых действий. Обратите внимание, что цветные полосы на рисунке 5 относятся к реакции, необходимой для клавиши на рисунке 4.

                  Рис. 4. Руководство по проверке безопасности на дорогах Абердина

                  Источник: Городской совет Абердина, Шотландия, Руководство по проверке безопасности на дорогах, 2012 г.

                  Рис. 5. Пример матрицы времени ремонта Руководство по проверке безопасности дорог Абердина

                  Источник: Городской совет Абердина, Шотландия, Руководство по проверке безопасности дорог, 2012 г.

                  Приложение

                  Существует несколько возможностей для выполнения плановой проверки безопасности в сочетании с другими полевыми работами, чтобы сэкономить время и повысить эффективность работы полевого персонала. Ежегодная оценка состояния дорожного покрытия для деятельности по управлению активами позволяет выявить проблемы безопасности, а также еженедельные или ежемесячные проверки технического обслуживания, которые некоторые агентства уже проводят.

                  Осуществление дорожных инспекций местным агентством может быть как неформальным, как обучение персонала распознаванию проблем безопасности, так и формальным, как официально санкционированный процесс с указанием частоты проверок и методов, которым необходимо следовать, как в примере Абердина. Учебный материал из курса FHWA «Безопасность дорожного движения 365: семинар для местных органов власти» (см. Раздел «Ресурсы») является хорошим учебным пособием для базового понимания вопросов безопасности и будет полезен для неформальных проверок.Будь то формальное или неформальное, обучение персонала тому, как распознавать проблемы безопасности, является недорогим методом расширения возможностей персонала для повышения безопасности дорожного движения и может привести к раннему обнаружению и исправлению проблем безопасности.

                  Скрининг сети с данными о сбоях — частота

                  Если доступны данные о сбоях, частота сбоев и отображение сбоев — это методы, которые можно использовать для проверки сети.

                  Обзор

                  Метод частоты сбоев — это основной метод проверки сети. Этот метод подсчитывает количество аварий, произошедших в заданном месте (на участке проезжей части или на перекрестке) за определенный период времени, обычно от трех до пяти лет.Результаты ранжируются от наибольшей к наименьшей частоте аварий. Места с относительно более высокой частотой аварий выбираются в качестве возможных мест для подробного исследования.

                  Некоторые агентства дополнительно разделяют данные о частоте ДТП по типу ДТП или серьезности ДТП, чтобы определить места с высокой серьезностью ДТП или сосредоточиться на конкретном типе ДТП — например, ДТП на выезде с проезжей части.

                  Частота сбоев — привлекательный метод количественной проверки, поскольку требуются только данные о сбоях и их физическом местонахождении.Другие данные, такие как объем трафика и характеристики проезжей части, не требуются для использования этого метода, что делает его относительно быстрым и простым.

                  Пример

                  Самый простой метод отображения и оценки данных о частоте аварий — суммировать общее количество аварий за период анализа по местоположению. Затем можно определить места с наибольшей частотой столкновений. Частота аварий также может быть рассчитана по типу аварии, например аварии со смертельным исходом или аварии с потерей трудоспособности.В таблице 1 представлена ​​сводка гипотетических данных о ДТП, упорядоченная от наивысшей до наименьшей общей частоты ДТП.

                  Определение степени опасности KABCO

                  Шкала KABCO — это один из инструментов для классификации ДТП по степени тяжести травм. Буквы обозначают уровни травм:

                  .
                  • К — со смертельным исходом;
                  • А — инвалидность;
                  • Б — травма, не лишающая трудоспособности;
                  • C — возможное травмирование; и
                  • O — без травм или авария только с материальным ущербом (PDO).

                  Серьезность аварии зависит от максимальной степени тяжести травмы, полученной в результате аварии. Например: если кто-то погиб в результате аварии, авария помечается как «K» или авария со смертельным исходом.

                  Таблица 1. Пример данных о частоте и серьезности сбоев
                  Перекресток Всего сбоев (2007-2011) Катастрофы со смертельным исходом и инвалидностью Несчастные травмы Аварии только с повреждением имущества
                  1 43 2 2 39
                  2 33 0 3 30
                  3 20 1 2 17
                  4 18 1 0 17
                  5 15 2 1 12
                  6 15 3 0 12
                  7 14 0 3 11
                  8 8 0 1 7
                  9 6 0 1 5
                  Приложение

                  Проверка частоты сбоев основывается исключительно на данных о сбоях.Однако у него есть недостатки. Метод частоты сбоев не учитывает объемы трафика. Поскольку местоположения с большим объемом, вероятно, будут иметь больше сбоев, чем местоположения с меньшим объемом, этот метод имеет внутреннюю тенденцию к местоположениям с большим объемом.

                  Еще одним недостатком этого метода является то, что он не учитывает естественные колебания частоты ДТП, которые происходят на каком-либо конкретном участке. Ежегодно количество аварий на объекте будет колебаться в большую и меньшую сторону. Сверхурочные, если на сайте ничего не изменилось (напр.g., интенсивность движения, окружающее землепользование, погода, демографические данные водителей), частота ДТП на месте будет сходиться со средней частотой ДТП. Это называется регрессией к среднему значению. Регрессия к среднему значению — это тенденция для сайта испытывать период со сравнительно высокой частотой ДТП, за которым следует период со сравнительно низкой частотой ДТП.

                  Если не учитывается регрессия к среднему значению, место может быть выбрано для исследования, поскольку годовое количество произошедших ДТП было выше, чем «обычное» из-за случайных колебаний данных.И наоборот, место, которое следует выбрать для изучения, может быть упущено из виду, потому что там происходит необычно низкое количество ежегодных аварий.

                  Чтобы уменьшить влияние регрессии до среднего, агентство должно рассчитать среднее значение ДТП за последние три-пять лет, чтобы определить среднюю частоту ДТП. Это сводит к минимуму колебания данных из года в год и подходит, если условия площадки (например, объем трафика, землепользование, доступ к проезжей части, конфигурация проезжей части) не изменились.Однако, если условия на площадке значительно изменились в течение периода анализа, может быть более целесообразным контролировать площадку и оценивать безопасность после того, как условия стабилизируются.

                  Регрессия к среднему

                  Расчет средней частоты ДТП за несколько лет для объекта сгладит нормальные межгодовые колебания в данных ДТП и смягчит эффект регрессии к среднему явлению.

                  Пример. На сельском двухполосном участке дороги в среднем происходит 7 ДТП в год.Однако в любой конкретный год общее количество аварий, вероятно, будет выше или ниже среднего.

                  Считайте год с более чем 12 авариями. Использование этой единственной годовой точки данных для оценки уровня аварийности в следующем году (12 аварий) было бы плохой идеей, потому что гораздо более вероятно, что аварии в следующем году будут ближе к среднему (7 аварий), чем это должно быть. ближе к уровню прошлого года (12 аварий). Это иллюстрирует регрессию к среднему явлению — следующая точка данных в серии будет иметь тенденцию быть ближе к истинному среднему значению, чем к предыдущей точке данных, особенно если предыдущая точка данных является выбросом.Это также показывает, почему среднее значение данных за несколько лет будет ближе к истинному среднему значению, чем данные за один год.

                  На рис. 6 показана регрессия к среднему значению и влияние средней частоты ДТП за несколько лет. Синяя линия показывает гипотетическую частоту аварий на объекте с 1990 по 2010 год. Частота аварий колеблется от года к году вверх и вниз. Серая линия представляет собой долгосрочную среднюю частоту ДТП на одном и том же гипотетическом участке. Как показано, долгосрочное среднее значение стабилизируется примерно на 14 авариях в год.Золотая линия представляет собой пятилетнее скользящее среднее. Например, первое пятилетнее среднее значение относится к 1990–1994 годам и построено в 1994 году, второе — с 1991 по 1995 год и нанесено на график в 1995 году. Как показано, пятилетнее скользящее среднее более близко приближается к долгосрочному среднему, чем только годовая частота ДТП.

                  Рисунок 6. Пример регрессии к среднему

                  Скрининг сети с данными о сбоях — отображение сбоев

                  Обзор

                  Метод картирования аварий включает в себя картографирование мест аварий за определенный период времени (обычно от трех до пяти лет).Каждый сбой представлен значком или маркером на карте с подробным описанием типа произошедшего сбоя. Места с высокой плотностью столкновений называются «темными пятнами» и могут быть визуально обозначены на карте.

                  Этот метод можно применять без использования компьютерных технологий, просто используя бумажную карту и кнопки. Это также можно сделать с помощью функций электронного картографирования в географических информационных системах (ГИС) или картографическом программном обеспечении. Ресурсы, перечисленные в конце этого раздела, более подробно описывают каждый из этих методов.

                  Приложение

                  Метод сопоставления сбоев не принимает во внимание объемы трафика, поэтому, как и метод частоты сбоев, он имеет тенденцию смещаться в сторону мест с большим объемом.

                  Проверка сети с данными о сбоях — только эквивалентный материальный ущерб (EPDO)

                  Обзор

                  Эквивалентный метод нанесения только ущерба имуществу (EPDO) задокументирован в Руководстве по безопасности на дорогах. В этом методе весовые коэффициенты, связанные с социальными издержками ДТП со смертельным исходом, травмами и материальным ущербом, присваиваются ДТП по степени тяжести (как правило, в данном месте в течение трех-пяти лет) для получения эквивалентной оценки только ущерба собственности который учитывает частоту и серьезность аварий.Сайты ранжируются от высокого к низкому баллу EPDO. Сайты в верхнем конце списка могут быть выбраны для исследования.

                  Чтобы применить метод EPDO для ранжирования сайтов, необходимо знать количество аварий в год и серьезность аварий в год. В этом методе все аварии с травмами (с потерей трудоспособности, без потери трудоспособности, с незначительными травмами) сгруппированы вместе.

                  Если используются карты сбоев, сбоям также можно присвоить метки для типа сбоя и / или серьезности сбоя. Типы аварии включают угловой, лобовой и задний.Тип аварии определяется лицом, расследующим аварию, на основе того, как столкнулись транспортные средства. Тяжесть аварии можно было зафиксировать с помощью шкалы KABCO.

                  Пример

                  Метод EPDO проводится следующим образом:

                  • Составьте данные о стоимости серьезности аварии — Департамент транспорта штата может иметь общественные затраты на аварию, специфичные для штата. Если штат не соответствует требованиям Руководства по безопасности на дорогах 2010 года, в разбивке по серьезности ДТП указаны следующие расходы:
                    Уровень серьезности Полная стоимость аварии
                    Смертельный исход 4 008 900 долл. США
                    Травмы A, B и C $ 82 600
                    Только материальный ущерб (PDO) (2010 AASHTO Highway Safety Manual, Chapter 7) $ 7 400
                  • Рассчитайте весовые коэффициенты серьезности как функцию стоимости аварии только в случае имущественного ущерба (PDO).Фатальный весовой коэффициент EPDO:

                  • Весовой коэффициент EPDO травмы:

                  • Весовой коэффициент PDO:

                  • Рассчитайте рейтинг EPDO для каждого сайта. Оценка EPDO:

                  В таблице 2 представлена ​​гипотетическая сводка пяти перекрестков, их аварий по степени тяжести и их баллов EPDO.Согласно рейтингу EPDO, три верхних перекрестка — это перекрестки 1, 2 и 3; тем не менее, по частоте встречаемости три верхних пересечения имеют 3, 1 и 4.

                  Примеры расчетов для перекрестка 1:

                  Таблица 2. Пример серьезности сбоев, частоты и показателя EPDO
                  Перекресток Серьезность аварии (со смертельным исходом) Степень серьезности аварии (травма A-C) Уровень серьезности сбоя (PDO) Всего EPDO
                  1 1 6 12 19 621
                  2 1 4 7 12 593
                  3 0 9 13 22 113
                  4 0 6 10 16 77
                  5 0 3 9 12 42
                  Приложение

                  Поскольку социальные издержки аварий со смертельным исходом во много раз выше, чем социальные издержки серьезности аварий и аварий PDO, оценка EPDO имеет тенденцию быть смещенной в сторону увеличения для любого сайта, на котором происходят аварии со смертельным исходом.В примере, показанном в Таблице 2, метод EPDO оценил перекресток 1 выше, чем перекресток 3, потому что на перекрестке 1 произошло одно ДТП со смертельным исходом, несмотря на меньшее количество аварий, чем на перекрестке 3. Практикующим следует проявлять осторожность, поскольку места, на которых наблюдается высокая частота аварий с тяжелыми травмами, также требуют дальнейшее расследование.

                  Скрининг сети с данными о сбоях и данных об объеме трафика — частота сбоев

                  Обзор

                  Показатели сбоев описывают количество сбоев за определенный период по сравнению с объемом трафика (или подверженностью) сбоям.Показатели аварийности рассчитываются путем деления общего количества аварий на данном участке дороги или перекрестке за определенный период времени (обычно от трех до пяти лет) на показатель подверженности. В то время как объем движения является наиболее часто используемым показателем воздействия, можно использовать и другие факторы, такие как численность населения, полосы движения или проезжей части, а также лицензированные водители внутри сообщества. Затем локации ранжируются от высокого к низкому по количеству сбоев. Скрининг частоты сбоев позволяет выявить места с низким объемом и высоким риском аварий, которые не обязательно подвержены высокому общему количеству аварий.

                  Пример

                  Уровень аварийности — это количество аварий, произошедших в данном месте в течение определенного периода времени (обычно от трех до пяти лет), деленное на показатель подверженности за тот же период. Типичные меры воздействия на перекрестки и участки проезжей части указаны ниже.

                  Затем рассчитывается частота сбоев

                  путем деления количества аварий на степень воздействия. Уравнения:

                  Таблица 3 иллюстрирует частоту сбоев и скрининг сети для определения мест с высоким уровнем сбоев.Перекресток A имеет наибольшее количество аварий (частота аварий), а также наибольший объем трафика, что обеспечивает относительно низкий уровень аварийности. И наоборот, на перекрестке C меньше аварий, но при этом гораздо меньше объем трафика, что почти в два раза выше, чем на перекрестке A или перекрестке B.

                  Показатели сбоев имеют тенденцию переоценивать сайты с меньшим объемом трафика. Лучше всего использовать показатели сбоев в качестве инструмента сравнения только для сайтов, которые имеют аналогичную функциональную классификацию, количество полос, использование прилегающих земель и объем трафика.

                  Таблица 3. Зависимость частоты сбоев от частоты сбоев для трех перекрестков
                  Перекресток Всего сбоев (3-летний период) ADT (Не меняется за трехлетний период) миллионов въезжающих транспортных средств (MEV) Частота сбоев (сбои / MEV)
                  Перекресток A 8 10 000 10,95 0,73
                  Перекресток B 6 8 000 8.76 0,68
                  Перекресток C 4 2 000 2,19 1,83
                  Приложение

                  Чтобы компенсировать краткосрочные случайные колебания в годовом количестве ДТП, рекомендуется использовать данные ДТП и подверженности за три или пять лет (обычно объем трафика) для расчета частоты ДТП. В случаях, когда данные об объеме движения недоступны, их можно оценить на основе известных объемов движения на дорогах аналогичного функционального класса или использования.Например, если многие из двухполосных сельских дорог с твердым покрытием, которые обозначены в национальном функциональном классе как «местные» в агентстве, имеют среднесуточный объем трафика от 100 до 400, вероятно, что другие сопоставимые дороги будут иметь аналогичную интенсивность движения. .

                  Сетевой скрининг с использованием программного обеспечения

                  Обзор

                  Доступно несколько программных инструментов для проверки дорожных сетей. Обычно для этого требуются обширные данные о дорожной сети и значительное время для настройки.Однако эти инструменты имеют преимущества перед «ручными» или ручными методами, в том числе:

                  • После установки программного обеспечения можно легко завершить и повторить анализ;
                  • Входные и выходные данные могут быть изменены, а анализ повторно запущен без особых усилий; и
                  • Сложный анализ данных может быть выполнен за относительно короткий промежуток времени.
                  Пример
                  Программа оценки состояния дорог США

                  Программа оценки автомобильных дорог США (usRAP), спонсируемая Фондом безопасности дорожного движения AAA, систематически оценивает риски для определения мест, где можно снизить количество ДТП со смертельным исходом и серьезными травмами.Для этого usRAP использует протокол сопоставления рисков для создания карт, которые показывают различия в уровне риска ДТП в дорожной сети. Эти карты могут помочь определить приоритеты улучшений дорожной инфраструктуры и целевые стратегии правоприменения. usRAP также предоставляет usRAP Tools — программное обеспечение, которое может разработать рекомендованную программу противодействия ДТП в зависимости от местоположения для любой дорожной сети на основе анализа выгод / затрат (см. Шаг 5 для описания анализа выгод / затрат).

                  Техническое определение

                  Решения системной безопасности. Недорогие и широко применяемые меры обработки, которые можно применять по всей дорожной сети для снижения частоты и / или серьезности ДТП.

                  Одно из преимуществ программного обеспечения usRAP Tools заключается в том, что оно использует данные о проезжей части и функции управления движением для оценки риска и не требует данных о ДТП на конкретном объекте. Однако данные о характеристиках проезжей части необходимо собирать и вводить в программное обеспечение, как правило, с помощью комбинации сбора видеоданных и ручного ввода данных.

                  SafetyAnalyst

                  SafetyAnalyst — это программный продукт AASHTOWare для управления безопасностью дорожного движения. SafetyAnalyst может помочь агентству улучшить программирование улучшений безопасности шоссе для конкретных участков. SafetyAnalyst включает современные принципы управления безопасностью в компьютеризированные аналитические инструменты для определения потребностей в повышении безопасности и разработки общесистемной программы проектов по улучшению. SafetyAnalyst имеет прочную основу для анализа экономической эффективности; таким образом, это может быть полезно для обеспечения того, чтобы агентства получали максимально возможную выгоду в плане безопасности на каждый потраченный доллар.Для программного обеспечения требуются обширные электронные базы данных о ДТП, объем трафика и характеристики проезжей части с привязкой к географическому местоположению.

                  SafetyAnalyst был разработан совместными усилиями FHWA и участвующих государственных и местных агентств. AASHTO управляет лицензированием, распространением, технической поддержкой, обслуживанием и расширением SafetyAnalyst .

                  Приложение

                  Это программное обеспечение требует большого объема данных, и в большинстве случаев местное сельское или племенное агентство вряд ли будет внедрять какую-либо из этих программ сетевого скрининга на основе программного обеспечения из-за времени и затрат на запуск.Однако, если агентство решит инвестировать время и ресурсы, необходимые для использования этих программ, преимущества анализа безопасности могут быть огромными.

                  Сетевой скрининг с системным анализом

                  Обзор

                  Аварии на сельских дорогах с низкой интенсивностью движения обычно распространяются на большую географическую территорию с небольшим количеством повторных аварий в любом конкретном месте. Низкая концентрация ДТП затрудняет выявление моделей ДТП путем выявления высокой частоты ДТП или ДТП из-за отсутствия точек данных (ДТП) в каком-либо одном месте.В этих случаях часто помогает системный подход к безопасности. Системный подход к безопасности работает путем определения характеристик / геометрии проезжей части с высоким риском, включая изгибы, перекрестки с перекосом или ограниченное расстояние обзора через дорожную сеть. Как только эти проблемные характеристики проезжей части известны, можно определить местоположения с этими характеристиками и принять меры противодействия, направленные на их устранение, чтобы снизить риски ДТП по всей дорожной сети.

                  Хотя системный анализ основан на данных, он полезен в ситуациях, когда доступно мало данных.Системный анализ помогает практикующему специалисту связать характеристики местных дорог с ожидаемыми типами аварий (эта связь характеристик проезжей части и типов аварий проводится на основе исследований, проведенных на национальном уровне). Данные о характеристиках проезжей части состоят из деталей геометрии дороги, таких как радиусы кривых, ширина обочины, ширина полосы движения и высота над уровнем моря, для исследуемой сети и требуются для анализа.

                  Использование системного анализа для определения контрмер дает экономию от масштаба, потому что после определения характеристики дороги, вызывающей озабоченность, единый набор контрмер может быть применен ко всем местам, имеющим эту характеристику.Как правило, контрмеры, определенные с помощью системного анализа, не требуют больших затрат и могут быть легко реализованы в рамках всей системы.

                  Анализ системной безопасности в сравнении с точечным анализом

                  Точечный анализ безопасности основан на истории аварий в отдельных местах и ​​приводит к выявлению мест с высоким уровнем аварий. Системный подход анализирует историю аварий на совокупной основе для выявления дорог, которые имеют характеристики высокого риска, и выявляются контрмеры для устранения этих характеристик.Затем разрабатываются планы с уделением первоочередного внимания повсеместному внедрению контрмер на всей дорожной сети.

                  Пример

                  На рис. 7 показано гипотетическое «дерево сбоев», разработанное для демонстрации первого шага системного процесса: определение основных типов сбоев и факторов риска. Дерево сбоев создается путем разделения общего количества сбоев на все меньшие и меньшие категории сбоев. Например, как показано на Рисунке 7, 97 процентов дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом и серьезными травмами в округе не связаны с животными.ДТП, не связанные с животными, суммируются по месту пересечения или непересечения. Данные постоянно делятся на разные категории. Аварии на перекрестках подразделяются на четыре категории перекрестков: сигнализация, полная остановка, двусторонняя остановка и отсутствие контроля. Наконец, двухсторонние столкновения с остановками можно разбить по типам: лобовое столкновение, съезд с дороги, прямой угол и т. Д.

                  Из этой разбивки данных о ДТП можно увидеть, что большинство ДТП со смертельным исходом и серьезными травмами в ходе исследования не связаны с животными (97 процентов).Большинство ДТП со смертельным исходом и серьезными травмами, не связанного с животными, связаны не с перекрестками (70 процентов), а в результате съезда транспортных средств с дороги (64 процента). Из этой информации практикующий может понять вероятные типы аварий для мест в своей юрисдикции. Как также показано на Рисунке 7, дезагрегирование можно проводить для многих различных категорий информации.

                  Рис. 7. Пример «Дерева сбоев»

                  Примечание: в некоторых случаях подсчет не суммируется до чисел более высокого уровня, потому что подсчет не был полностью дезагрегирован.

                  Обладая этими знаниями, местное или племенное агентство может проводить программу контрмер, связанных с минимизацией возникновения или уменьшением тяжести ДТП в сельской местности. Потенциальные меры противодействия включают, среди прочего, полосы по краю, улучшенные обозначения на поворотах и ​​агрессивное удаление придорожных неподвижных объектов. Подобные системные улучшения можно было бы затем внедрять на регулярной основе в рамках других текущих мероприятий агентства, таких как программы по уходу за дорогами или дорожному покрытию.

                  Приложение

                  Основными этапами системного процесса (которые подробно описаны в документе FHWA Systemic Safety Project Selection Tool, опубликованном в 2013 г.) являются:

                  • Определите типы сбоев и факторы риска:
                    • Выберите типы сбоев фокусировки;
                    • Select Focus Services; и
                    • Определите и оцените факторы риска.
                  • Просмотрите и определите приоритетные местоположения кандидатов:
                    • Определение сетевых элементов для анализа;
                    • Проведение оценки рисков; и
                    • Расставьте приоритеты для элементов центра.
                  • Выберите меры противодействия:
                    • Составьте исчерпывающий список контрмер;
                    • Оценка и проверка контрмер; и
                    • Выберите меры противодействия развертыванию.
                  • Приоритет проектов:
                    • Создание процесса принятия решения для выбора контрмер;
                    • Разработка проектов безопасности; и
                    • Приоритет реализации проекта.

                  Дополнительные сведения см. В разделе ресурсов.

                  Степень, в которой агентство собирает и анализирует данные во время системного анализа безопасности, зависит от имеющихся в их распоряжении ресурсов и технических знаний. Как и в случае со всеми методологиями анализа безопасности, больше данных приведет к более полному анализу; однако, даже если данные не являются полными или исчерпывающими, использование их количества — отличное начало.

                  Ресурсы для шага 2: Проведение проверки сети

                  Ресурсы для проверки сети с обслуживающим персоналом
                  Безопасность дорожного движения 365: семинар для местных органов власти

                  Источник: FHWA.

                  FHWA разработало однодневный семинар, чтобы предоставить участникам практические рекомендации по повышению безопасности дорожного движения. Семинар ориентирован на сельские дороги, принадлежащие местным агентствам, и подходит для такой аудитории, как служащие общественных работ, сотрудники правоохранительных органов и выборные должностные лица. Семинар способствует развитию культуры безопасности, показывая участникам, как строительные и ремонтные работы влияют на безопасность.

                  Мастерская включает в себя следующие модули:

                  1. Введение в курс;
                  2. Потребность в безопасности;
                  3. Мифы о безопасности дорожного движения против реальности;
                  4. Читая дорогу;
                  5. Повышение безопасности дорог;
                  6. Групповая охранная деятельность;
                  7. Как делать больше с меньшими затратами;
                  8. Распространение информации о безопасности; и
                  9. Подведение итогов курса.

                  Обратитесь в центры TTAP / LTAP, чтобы узнать о предложениях этого семинара.

                  Руководство по оценке безопасности дорожного движения (SAFER)

                  Источник: Висконсинский университет.

                  Транспортный информационный центр штата Висконсин при Висконсинском университете в Мэдисоне выпускает Руководство по оценке безопасности дорожных дорог (SAFER). Руководство было первоначально выпущено в 1996 году; тем не менее, содержание по-прежнему актуально для использования при проверках технического обслуживания.Руководство SAFER включает шкалу оценок от одного до пяти для оценки дорог в зависимости от срочности необходимых корректирующих действий.

                  Руководство SAFER включает более 100 фотографий общих проблем безопасности по таким темам, как обочины дорог, перекрестки, железнодорожные переезды, геометрические аспекты, обозначения и разметка тротуаров, содержание дорог и другие особые условия.

                  FHWA Техническое обслуживание знаков и опор

                  Источник: FHWA.

                  FHWA выпустило это руководство, чтобы помочь местным специалистам и обслуживающему персоналу поддерживать в рабочем состоянии знаки их агентства в соответствии с потребностями участников дорожного движения.Раздел 8 руководства может быть полезен обслуживающему персоналу, проводящему плановые проверки. В нем обсуждаются методы проверки и предлагается обслуживающему персоналу контрольный список для проверки знаков.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-09-025.

                  Контроль за растительностью в целях безопасности

                  Источник: FHWA.

                  FHWA выпустило это руководство в 2008 году, чтобы помочь обслуживающему персоналу местного агентства определить места, где можно улучшить контроль растительности для повышения безопасности движения и пешеходов.Этот документ предоставляет персоналу конкретные пункты для проверки и безопасные способы стрижки, стрижки кустов и борьбы с придорожной растительностью. Глава 2 руководства посвящена элементам борьбы с растительностью, которые обслуживающий персонал должен проверять, чтобы определить участки, на которых возможно улучшение.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-07-018.

                  Техническое обслуживание дренажных устройств в целях безопасности

                  Источник: FHWA.

                  FHWA выпустило это руководство в 2009 году, чтобы помочь местному обслуживающему персоналу понять важность обслуживания и модернизации дренажных систем на их дорожной системе и потенциальные воздействия на безопасность дорожного движения.Этот документ поможет персоналу распознать проблемы с дренажем и исправить особенности дренажа. На странице 11 руководства представлен контрольный список полевых проверок с условиями, указывающими на проблему с дренажем.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-09-024.

                  Руководство по унифицированным устройствам управления движением (MUTCD)

                  Источник: FHWA.

                  MUTCD определяет стандарты, используемые дорожными менеджерами по всей стране для установки и обслуживания устройств управления дорожным движением на всех общественных улицах, шоссе, велосипедных дорожках и частных дорогах, открытых для общественного транспорта.MUTCD находится в ведении с 1971 года и периодически обновляется с учетом меняющихся транспортных потребностей и новых технологий безопасности и методов управления. Самая последняя редакция MUTCD выпущена в 2009 году, с дополнительными исправлениями, внесенными в 2012 году.

                  Электронная копия MUTCD доступна на веб-сайте MUTCD FHWA, а руководство также можно приобрести в AASHTO.

                  Ремонт ограждения

                  Источник: FHWA.

                  FHWA выпустило это руководство в 2008 году, чтобы предоставить практикам самую свежую информацию о том, как ремонтировать ограждения с W-образной балкой.Глава 2 руководства предлагает руководство по определению степени повреждения ограждения, чтобы оценить его дальнейшие показатели безопасности. На девятой странице руководства практикующим врачам предлагается контрольный список для оценки с использованием W-образной балки.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-08-002.

                  Ресурсы для проверки сети с данными о сбоях

                  Частота сбоев описана во многих документах по безопасности дорожного движения. Два ресурса, которые обеспечивают наиболее подробное обсуждение этой темы, — это Анализ информации о безопасности дорожного движения: Руководство для местных владельцев сельских дорог и Руководство по безопасности на шоссе AASHTO.

                  Анализ информации о безопасности дорожного движения: руководство для местных владельцев сельских дорог

                  Это руководство было разработано FHWA для предоставления информации о методах сбора и анализа данных о ДТП, специально применимых для местных специалистов с ограниченными ресурсами.

                  На страницах с 13 по 18 руководства представлен обзор общих применений скрининга частоты аварий; включая усреднение сбоев, анализ тенденций сбоев и отображение сбоев.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-11-10.

                  AASHTO Руководство по безопасности на дорогах

                  Источник: ААШТО.

                  Первое издание AASHTO Highway Safety Manual (HSM) было опубликовано в 2010 году. Руководство состоит из четырех основных разделов: основы, управление безопасностью дорожного движения, метод прогнозирования и факторы модификации ДТП. Глава 4: Проверка сети объясняет частоту аварий и эквивалентные методы, связанные только с повреждением имущества (и многие другие). В этой главе также обсуждается регрессия к среднему значению и регрессия к среднему смещению, которые могут вызывать беспокойство, когда для анализа выбираются места с большим количеством аварий.

                  HSM можно заказать в книжном магазине AASHTO (номер ISBN: 1-56051-477-0).

                  Ресурсы для отображения сбоев

                  Примеры популярных инструментов отображения сбоев приведены ниже. Они упорядочены от наименее сложных до наиболее сложных по следующим категориям: статические карты, веб-порталы с функциями картографии и инструменты ГИС.

                  Статические карты сбоев

                  Многие государственные ДОТ создают статические карты в формате PDF или в печатном формате для распространения среди пользователей. Эти карты могут быть жизненно важным ресурсом для местных агентств, не имеющих технических возможностей или людских ресурсов, которые можно было бы посвятить картированию аварийных ситуаций.На рисунке 8 представлен пример карты сбоев в формате PDF, созданной для штата Мичиган.

                  Более подробную информацию о картах аварий в Мичигане можно найти на веб-сайте Министерства транспорта штата Мичиган.

                  Рис. 8. Статические карты уровня состояния, показывающие серьезные и фатальные сбои

                  Источник: Метрополитен, 2012 г. ДТП со смертельным исходом и тяжелыми травмами.

                  Веб-порталы с функцией картографии — безопасные дорожные карты

                  Safe Road Maps разработан и поддерживается Центром передового опыта в области безопасности в сельских районах (CERS), который находится при Университете Миннесоты.Этот картографический веб-портал предоставляет интерфейс на основе ГИС, с помощью которого можно строить карты с использованием данных FARS 2010 для всех Соединенных Штатов. Инструмент создает стандартные карты контактов, а также тепловые карты.

                  На рисунке 9 ниже показан пример тепловой карты. Тепловые карты показывают плотность столкновений на проезжей части. «Более горячие» цвета указывают на более высокую плотность столкновения, чем более холодные цвета. Инструмент также можно использовать для поиска аварий со смертельным исходом вблизи определенных мест.

                  Рис. 9. Тепловая карта данных FARS для Миннесоты, созданная с помощью сайта онлайн-картирования Safe Road Maps

                  Источник: Safe Road Maps.

                  Веб-порталы с функцией отображения — Функция отображения в энциклопедии FARS

                  NHTSA FARS — это ресурс данных об авариях; это также веб-энциклопедия, которая включает функцию отображения. Этот инструмент обеспечивает доступ к данным FARS с 1994 по 2011 год и предоставляет отчеты на основе запросов в табличном или картографическом формате. Он может создавать карты контактов практически с любым уровнем масштабирования. На рисунке 10 ниже показан пример функции отображения энциклопедии FARS.

                  Энциклопедия FARS доступна в режиме онлайн, также доступен файл справки, описывающий особенности картографии энциклопедии FARS.

                  Рис. 10. Пин-карта местоположения фатальной аварии, созданная функцией сопоставления энциклопедии FARS

                  Источник: Энциклопедия NHTSA FARS.

                  Географические информационные системы

                  Географические информационные системы (ГИС) упростили создание карт аварий. ГИС также позволяет выделять или атрибутировать элементы данных, такие как тип аварии или серьезность аварии, путем изменения цвета маркеров аварии. Возможность графического представления данных в отчетах, диаграммах, картах и ​​таблицах значительно увеличивает ценность ГИС и других картографических инструментов.На рисунке 11 ниже представлен пример карты аварий, разработанной на основе системы ГИС.

                  Картографический сервис

                  Google Earth ™ — это бесплатный картографический инструмент, который также можно использовать для построения данных, связанных с GPS-координатами. Картографический сервис Google Earth ™ содержит дорожную карту всех Соединенных Штатов, а также многолетние аэрофотоснимки и карты местности для большинства районов Соединенных Штатов. Картографический сервис Google Earth ™ также имеет доступ к фотографии улиц.

                  Картографический сервис

                  Google Earth ™ не содержит предварительно данных о сбоях, однако он может импортировать данные с использованием нескольких удобных для ГИС форматов, а записи о сбоях можно вводить индивидуально.Карты сбоев, созданные в картографической службе Google Earth ™, можно сохранять и передавать другим пользователям картографической службы Google Earth ™.

                  В режиме онлайн можно загрузить приложение картографической службы Google Earth ™, а также учебное пособие по созданию карты с картографической службой Google Earth ™.

                  Рис. 11. График данных о частоте сбоев в системе ГИС для примера перекрестка

                  Источник: Roadsoft®, версия 7.6, Технологический университет Мичигана.

                  Пример государственных веб-порталов с функцией отображения

                  Несколько штатов разработали сетевые инструменты картографии, к которым местные или племенные агентства могут получить доступ для анализа карт аварий.Одним из таких инструментов является Инструмент анализа карт сбоев Миннесоты (MnMAT). Инструмент обеспечивает доступ к базе данных сбоев на уровне штата с помощью интерфейса ГИС. На рисунке 12 представлен пример данных, которые можно отобразить с помощью MnMAT. MnMAT доступен агентствам Миннесоты бесплатно (пользователям будет предложено запросить разрешение у MnDOT для доступа к инструменту).

                  Инструменты обработки данных о сбоях на государственном уровне

                  Степень, в которой государства приняли инструменты для упрощения доступа местных и племенных агентств к данным о ДТП, сильно различается в разных штатах.Точно так же варьируется и то, как государства продают эти программы внешним пользователям. Пользователям предлагается изучить ресурсы в своем собственном штате, связавшись с отделом безопасности дорожного движения DOT штата, а также с другими специалистами по безопасности дорожного движения в аналогичных агентствах.

                  Другими примерами являются Roadsoft в Мичигане и инструмент анализа карт сбоев (CMAT), разработанный Iowa DOT. Эти ресурсы и результаты могут предоставить полезную информацию о типе данных и характеристиках дороги, которые могут быть важны для конкретного типа ДТП.Кроме того, хотя эти инструменты доступны и актуальны только для агентств в их штатах, они являются хорошим примером того, какие функции и функции возможны, если государственные и местные агентства работают вместе для дальнейшего доступа к данным.

                  Рис. 12. Отображение сбоев с помощью онлайн-инструмента MnMAT

                  Источник: Инструмент анализа карт сбоев Миннесоты.

                  Ресурсы Скрининг сети с данными о сбоях и данных об объеме трафика — частота сбоев
                  Анализ информации о безопасности дорожного движения: руководство для местных владельцев сельских дорог

                  Это руководство было разработано FHWA для предоставления информации о методах сбора и анализа данных о ДТП, которые могут быть специально применимы к местным специалистам.На страницах 18–22 руководства приведены примеры расчетов частоты столкновений. Расчеты измеряют экспозицию в объемах движения или пробеге проезжей части. В руководстве также обсуждается, как можно использовать показатель аварийности для сравнения относительной безопасности с другими аналогичными дорогами, сегментами или перекрестками в юрисдикции, регионе и штате.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-11-10.

                  FHWA Безопасность на перекрестках: руководство для владельцев сельских дорог

                  Источник: FHWA.

                  Это руководство было разработано FHWA для предоставления информации об эффективном выявлении проблем безопасности на перекрестках в определенных местах, выборе контрмер, которые их решают, и оценке преимуществ этих контрмер.

                  На страницах с 16 по 18 руководства предлагаются шаги по расчету частоты столкновений на перекрестках с учетом уровня воздействия на каждом перекрестке. В руководстве приведен пример сравнения частоты столкновений на перекрестках.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-11-08.

                  FHWA Безопасность выезда с проезжей части: Руководство для владельцев сельских дорог

                  Источник: FHWA.

                  Это руководство было разработано FHWA для предоставления местным специалистам информации о выявлении мест с историческими или потенциальными авариями при выезде с проезжей части в сельской местности и о мерах противодействия таким местам.

                  Стр. 20 руководства объясняет, как показатели сбоев могут быть эффективны при сравнении различных сегментов сети и могут учитывать уровень подверженности.Приложение C к документу включает формулы для расчета аварийности и примеры расчета по пройденным транспортным средствам и по проезжей части.

                  Данное руководство имеет номер отчета FHWA: FHWA-SA-11-09. Руководство также можно заказать в печатном виде в центре отчетов FHWA.

                  Ресурсы для сетевого скрининга с системным анализом
                  Инструмент выбора проектов системной безопасности FHWA

                  Источник: FHWA.

                  Системный подход к безопасности основан на оценке дорожной сети и ДТП для определения характеристик дороги, включая ширину дороги, ширину обочины и расстояние обзора, которые присутствуют на большом количестве мест ДТП по всей дорожной сети.Затем выявляются и применяются контрмеры для устранения этих общих факторов риска. Управление безопасности FHWA разработало руководство по выбору проекта системной безопасности, чтобы предоставить практикам пошаговый процесс для проведения системного планирования безопасности, соображения по сбалансированности инвестиций в точечные и системные улучшения безопасности, а также аналитические методы для количественной оценки преимуществ программа системной безопасности.

                  Для просмотра PDF-файлов на этой странице может потребоваться Adobe® Reader®.

                  Вернуться к началу

                  Исследование моделей повреждений легковых автомобилей, участвовавших в дорожно-транспортных происшествиях

                  В легковых автомобилях происходят чрезвычайные ситуации со здоровьем, жертвы которых не имеют немедленного доступа к обычным или профессиональным надлежащим медицинским услугам, что приводит к ухудшению их здоровья или смерти. Предложена установка роботизированной системы оказания первой помощи пассажирам легковых автомобилей. Это исследование является частью более масштабной работы по проектированию системы и направлено на определение наиболее безопасного места внутри транспортного средства, чтобы оно могло пережить любую форму столкновения при аварии и сохранить способность оказывать помощь пострадавшим.Популяция исследования включала 70 легковых автомобилей (14 автопроизводителей в 7 сегментах), попавших в дорожно-транспортные происшествия, которые были восстановлены компанией по оказанию помощи придорожным транспортным средствам из Хараре, Зимбабве, и находились на территории компании в сентябре 2017 года. оценивается с учетом направления силы по сравнению с диаграммой на часах, поврежденной площади и степени повреждения по шкале от 1 до 7 в соответствии с официальным руководством по повреждению транспортного средства для следователей дорожно-транспортных происшествий. Данные были проанализированы в Microsoft Office Excel 2016.В случаях, когда транспортные средства были повреждены более чем в одной области, были зарегистрированы все области, поэтому было проанализировано 95 точек столкновения. Урон прямо в лоб, обозначенный цифрой 12 на часовой стрелке, был наиболее распространенным — 26%. Это было совместимо с уровнем лобового повреждения транспортных средств, который был максимальным — 51%, за которым следовали правая и левая стороны, у которых было 22% и 19% соответственно, задняя часть — 6% и, наконец, верхняя часть (из-за 2 зафиксированных пролонгации) на 2%. 56% поврежденных участков имели степень серьезности 5, 6 или 7.Благодаря удалению всех участков, которые были повреждены в исследуемой популяции, лучшие шансы роботизированной системы первой помощи выжить в автокатастрофе находятся посередине, ближе к полу автомобиля. Желательно, чтобы система не зависела от компонентов, находящихся в непосредственной близости от кузова транспортного средства, поскольку они склонны к повреждению при авариях. Необходимы дальнейшие исследования силы удара, который может достигнуть середины различных транспортных средств, чтобы определить силу роботизированной системы первой помощи.

                  1. Введение
                  1.1. История вопроса

                  Во всем мире в результате дорожно-транспортных происшествий (ДТП) ежедневно погибает 3 000 человек и ежегодно более 3 миллионов получают травмы [1]. Однако с появлением автономного вождения шансы улучшаются. В автомобильной промышленности сходятся во мнении, что автономные транспортные средства (АВ) — это, помимо прочего, способ сделать транспорт более безопасным [2]. По сравнению с бесчисленным множеством неисправностей, которые обнаруживают водители, находящиеся за рулем, компьютер — идеальный автомобилист [3, 4].Точно так же роботы демонстрируют большой потенциал для преодоления ограничений, связанных с медицинским обслуживанием человека при хирургических процедурах [5, 6]. Подобно AV-технологии, роботизированная хирургия омрачена научными, законодательными и социально-экономическими проблемами [7–19], но очевидно, что идея робототехники и искусственного интеллекта (ИИ), заложенная в концепциях, кажется, находится в правильном направлении для здравоохранение.

                  Безопасность транспортных средств считается одним из ключевых аргументов в пользу продаж как большинством автомобильных брендов, так и покупателями автомобилей [20, 21].Таким образом, автопроизводители, правительства и другие участники, заинтересованные в безопасности дорожного транспорта, прилагают много усилий для исследования и разработки функций безопасности транспортных средств. Однако смертность и травматизм в результате дорожно-транспортных происшествий продолжает расти в некоторых регионах мира, особенно в странах с низким и средним уровнем доходов, а дорожно-транспортные травмы являются основной причиной предотвратимой смерти [1, 22–24]. Помимо дорожно-транспортных травм, пассажиры также могут пострадать от нетравматических состояний, включая сердечно-сосудистые и респираторные осложнения [25–27].Известно, что вмешательство человека в виде оказания первой помощи жертвам ДТП в большинстве случаев сохраняет жизнь, предотвращает дальнейший вред и способствует выздоровлению [28–31]. Конечно, это работает только в том случае, если дано правильно, и печальная правда заключается в том, что есть высокие шансы, что жертвы не получат надлежащей помощи по причинам, включая отсутствие посторонних, реагирующие, опасающиеся судебного преследования, если они сделают ошибки, и попадание жертв в обломки. , поэтому недоступны [29, 32–38]. Получение помощи и ее быстрое получение — ключ к выживанию в серьезной медицинской ситуации, такой как серьезная травма, инсульт или сердечный приступ.Именно на этом фоне исследователи убеждены, что бортовая роботизированная система первой помощи (RFA) во всех легковых автомобилях — это путь, который стоит изучить.

                  Роботизированная скорая помощь все еще находится в зачаточном состоянии с точки зрения разработки и внедрения, и до сих пор не проводились такие исследования, относящиеся только к бортовым системам легковых автомобилей. Однако немногочисленные исследования, проведенные до сих пор, предполагают более быструю и качественную первую помощь за счет интеграции человека и робота [41–44]. Аксиоматически RFA ipso facto будет работать только при условии, что он переживет RTA без какого-либо ущерба.Следовательно, необходимо изучить характер повреждений транспортных средств, участвующих в ДТП, чтобы определить наиболее безопасное место для системы RFA в транспортном средстве. Для изучения конструкции роботизированной системы оказания первой помощи пассажирам легковых автомобилей был разработан инструмент исследования, позволяющий глубже понять ключевые вопросы, включая следующие: (1) Какие части транспортного средства наиболее подвержены повреждениям в ДТП? (2 ) Какие вспомогательные блоки (которые, возможно, могут помочь системе RFA в работе) подвержены повреждению в RTA? (3) Где должна быть размещена система RFA для минимального нарушения работы RTA? (4) Есть ли какие-либо различия в картинах повреждений в зависимости от к физическим характеристикам автомобиля?

                  Ответы на эти и другие вопросы обеспечат основу спецификаций для системы RFA.

                  1.2. Определения

                  (i) Структуры повреждений относятся к распределению физического вреда, который снижает ценность, полезность или нормальное функционирование автомобиля. (Ii) Легковой автомобиль — это дорожное механическое транспортное средство, кроме мотоцикла, предназначенное для пассажирские перевозки и рассчитаны на размещение не более девяти человек (включая водителя) (Евростат, ЕКМТ и ЕЭК ООН, 2002; Collins English Dictionary, 2017). (iii) Дорожно-транспортное происшествие (ДТП), также называемое автотранспортным средством Столкновение (MVC) среди других терминов — это случай, когда транспортное средство сталкивается с другим транспортным средством, пешеходом, животным, дорожным мусором или другим неподвижным препятствием, таким как дерево, столб или здание.

                  1.3. Обзор литературы
                  1.3.1. Типы аварий

                  На дороге R44 в Западном Кейпе, Южная Африка, было проведено исследование с целью выяснения причин дорожно-транспортных происшествий [39]. Результаты были получены из 404 отчетов об авариях, которые произошли на 25-километровом участке дороги с 1999 по 2003 год. Наблюдалось 14 типов аварий, показанных на Рисунке 1. Наиболее частыми ДТП были в основном лобовые и задние удары, за которыми следовали боковые удары.


                  Эти результаты перекликаются с результатами другого исследования, в котором представлены описательные статистические данные о ДТП, включая типы транспортных средств, участвовавших в авариях, и повреждения транспортных средств [45].Более 94 процентов из 11 миллионов автомобилей, пострадавших в результате дорожно-транспортных происшествий в 2005 году, составляли легковые автомобили или легкие грузовики. Независимо от тяжести аварии, большинство автомобилей в авариях с участием одного или двух автомобилей ехали прямо перед аварией. Следующий наиболее распространенный маневр транспортного средства отличался серьезностью аварии: преодоление кривой для аварий со смертельным исходом, поворот налево для аварий с травмами и остановка на полосе движения для аварий с нанесением только материального ущерба. Наиболее частыми были лобовые столкновения, за которыми следовали боковые и задние удары.Результаты анализа данных, касающиеся серьезности повреждений и точек удара, представлены на Рисунке 2.


                  1.3.2. Характеристики транспортного средства как фактор повреждения

                  Было проведено исследование для определения моделей использования, типов столкновений и результатов травм, сравнивая большие и маленькие автомобили в реальных авариях [40]. Он классифицировал направление удара в RTA как переднее, боковое, заднее и переворачивание, судя по главному направлению силы и контактирующей поверхности.Распределение направления показано на рисунке 3 для малых и больших автомобилей. Было замечено, что малолитражные автомобили подвергались лобовым и боковым ударам примерно одинаково. Однако 12% малых автомобилей подверглись ударам сзади по сравнению с 4% крупных автомобилей. Одним из факторов, который мог повлиять на этот результат, является то, что маленькие европейские автомобили часто относятся к типу хэтчбека (сегмент A или B), а это означает, что до того, как автомобиль станет неподвижным, остается ограниченное пространство для разрушения.


                  Модели, представленные в исследовании, были подтверждены обследованием транспортных средств, участвующих в ДТП, которое проводилось для изучения типов и степени повреждений транспортных средств, полученных при лобовых и задних столкновениях [46].Поскольку данные были получены от компаний по страхованию транспортных средств, повреждение транспортных средств было зарегистрировано в виде страховых случаев. Средние требования о возмещении ущерба были выше для небольших автомобилей (949 долларов), чем для внедорожников (внедорожники) (925 долларов) или минивэнов (877 долларов). Из этого можно сделать вывод, что малолитражные автомобили получают более серьезные повреждения в ДТП, чем внедорожники и минивэны, которые больше по размеру.

                  1.3.3. Проблемы с питанием автономных транспортных средств

                  В то время как все эти усилия выполняются, необходимо также отметить потребление энергии автомобилем.Полученная модель [47] используется в качестве компонента сложных систем управления, способных управлять потоками энергии между батареей топливных элементов, аккумуляторной батареей, вспомогательными системами и электродвигателем в прототипе транспортного средства с нулевым уровнем выбросов. Одна ячейка не может приводить в действие двигатель, и важно, чтобы был разработан хорошо организованный способ соединения ячеек, чтобы обеспечить питание. Это обычно называется гибридной аккумуляторной системой, и аккумулятор работает на максимальную мощность; следовательно, это будет полезно, если будет сделано в данной исследовательской работе.В частности, для целей нелинейного моделирования, что также было замечено в этом исследовании транспортных средств и схем повреждений, был принят многослойный персептрон [47]. Полученная модель не полагается на моделирование отдельной ячейки, а вместо этого предоставляет макромодель всего стека. Результирующая динамическая модель полагается на входные данные, которые являются легко измеряемыми величинами, такими как давление реагентов и температура дымовой трубы. Данные обучаются в искусственных нейронных сетях (ИНС), и это поможет сохранить данные и упростить использование автомобиля.В этом исследовании большое внимание уделяется мощности, и этот метод очень полезен.

                  1.3.4. Помощь при вождении с помощью интеллектуальных устройств

                  Для безопасности водителей очень важно использовать интеллектуальные устройства для помощи в случае потери концентрации или возникновения общих проблем с автомобилем или водителем [48]. Были описаны два алгоритма, которые можно легко реализовать в интеллектуальном устройстве и использовать стандартные встроенные датчики, такие как камера и акселерометр. Первый использует высокую производительность обработки изображений в сотовых нелинейных сетях для обнаружения мигания глаз во время вождения, которое может быть связано с состоянием усталости водителя.Второй алгоритм решает проблему резкого торможения, чтобы расширить возможности существующих устройств помощи при торможении [48]. Полученные экспериментальные результаты позволяют оценить возможности предложенных алгоритмов и их эффективность в повышении безопасности водителя при невысокой стоимости. Это будет полезным способом снизить количество несчастных случаев в эпоху Индустрии 4.0 и ее приложений.

                  2. Материалы и методы
                  2.1. Условия проведения исследования

                  Исследование проводилось на территории компании по оказанию помощи на дорогах, находящейся в Хараре, столице Зимбабве.Место было выбрано из-за разнообразия марок автомобилей, поврежденных участков и серьезности повреждений, которые дают широкий спектр воздействия, которое случайное ДТП может оказать на систему RFA.

                  2.2. Популяция исследования

                  Популяция исследования включала 70 легковых автомобилей, участвовавших в ДТП, которые были возвращены компанией по оказанию помощи придорожным транспортным средствам и находились на территории компании в сентябре 2017 года.

                  2.3. Сбор данных

                  Все необходимые данные были собраны исследователями в тот же день с 1050 до 1315 часов CAT, путем заполнения форм, которые требовали ввода марки автомобиля, модели, года выпуска и сегмента.Что еще более важно, были столбцы для оценки повреждений, как показано в Таблице 1. Шкалы оценок для всех компонентов, описывающих повреждения, основывались на системе, разработанной Министерством транспорта Техаса в соответствии с Американским национальным институтом стандартов (ANSI) D16. .1 стандарт. Руководство было выбрано потому, что оно было легко доступно в Интернете и было признано адекватным для помощи исследователям в правильной и точной оценке ущерба, нанесенного легковыми автомобилями в ДТП.Собранные необработанные данные показаны в Приложении A.


                  Оценка повреждений автомобиля

                  XX

                  (i) XX описал направление, из которого были получены повреждения транспортного средства, напоминая цифры на часах (1–12).Он был обозначен 1– или 2-значным цифровым символом,
                  (ii) ABC описывал зону транспортного средства, получившего повреждения, сообщалось с помощью 2- или 3-буквенного кода.
                  (iii) Y описывает серьезность полученного ущерба и сообщается с помощью однозначного цифрового символа от 0 до 7.

                  2.3.1. Определение направления силы

                  Чтобы определить направление силы, исследователи представили наложенный круг вокруг транспортного средства с числами от 1 до 12, как на часах.Каждое число представляло направление или угол, в котором транспортное средство могло получить повреждения. На рисунке 4 показано числовое значение, указывающее направление силы для легковых автомобилей.


                  Диаграмма часовой стрелки, показанная на рисунке 4, показывает направление силы для легкового автомобиля. Например, направление силы для транспортного средства, участвующего в лобовом столкновении, где сила была принята передней частью транспортного средства, будет 12. Направление силы для транспортного средства, получившего повреждение непосредственно сзади, будет 6.Перпендикулярное попадание в правую сторону транспортного средства было обозначено цифрой 3, а перпендикулярное попадание в левую сторону было обозначено как 9.

                  На рисунке 5 показано количество автомобилей, пострадавших от ДТП. На вершине рейтинга Toyota, показывающая наибольшую численность населения не потому, что она часто попадает в аварии, а, как правило, за автомобилями в этом порядке следует Nissan.


                  2.3.2. Определение точки удара

                  В справочнике был Индекс повреждения транспортного средства с диаграммами автомобилей и стрелками, показывающими направления основной силы удара.Они сопровождались подробным описанием типа повреждений, связанных с ударом. Соответствующие коды описания повреждений также были перечислены в руководстве, как показано в таблице 2. В случаях, когда транспортные средства были повреждены более чем в одной области, исследователи вводили описания всех поврежденных областей, начиная с области, показывающей наиболее серьезные повреждения.


                  Диаграмма Тип удара Описание

                  Повреждение передней части в результате удара передней части
                  дерево, столб или другие узкие предметы. FC

                  Повреждение задней части из-за распределенного удара в результате полного контакта задней части рассматриваемого транспортного средства с другим транспортным средством или объектом. Применимо к наезду сзади. BD

                  Повреждение левой стороны и верхней части из-за опрокидывания. Повреждение правой стороны и верхней части из-за опрокидывания. LT
                  RT

                  2.3.3. Определение серьезности повреждений

                  Шкала повреждений транспортных средств в руководстве использовалась исследователями для определения серьезности повреждений легковых автомобилей, участвующих в ДТП. Упомянутый ранее индекс повреждений транспортных средств определил масштаб, к которому исследователи относились к ущербу в результате определенных типов аварий. Следующим шагом было сравнение повреждений на транспортном средстве с фотографией на выбранной странице шкалы повреждений транспортного средства. Если, например, повреждение передней части первого транспортного средства оказалось таким же, как на нижней фотографии на странице, помеченной «BC» (повреждение задней части, сконцентрированный удар), описание повреждения и оценка серьезности будут «BC- 6 ”.Однако, если повреждение было более серьезным, чем повреждение на фотографии рядом с «BC-6», использовалось описание повреждения и рейтинг серьезности «BC-7», а если менее серьезный, но больше, чем «BC-4». рейтинг — «BC-5».

                  2.4. Анализ данных

                  Записи для каждого транспортного средства были добавлены в хронологическом порядке в рабочий лист Microsoft Office Excel 2016. Для автомобилей с повреждениями на нескольких участках марка, модель, год и сегмент были указаны только в первой строке, а остальные оставлены пустыми.В противном случае каждая строка таблицы представляла тему. Это гарантирует, что количество исследуемых транспортных средств не будет завышено при вызове функции «СЧЁТЕСЛИ».

                  При создании таблиц данных независимые переменные, такие как марка автомобиля и направление удара, вводились вручную. Зависимые переменные (частота) были вычислены с использованием функции «СЧЁТЕСЛИ», которая подсчитывала количество ячеек, удовлетворяющих определенному критерию. Например, для подсчета количества автомобилей в сегменте J формула была введена как = СЧЁТЕСЛИ ($ D $ 3: $ D $ 93, L23)

                  в ячейку M23.Формула в этом случае подсчитывала количество ячеек с «J» (значение в L23) в ячейках с D2 по D93. Распределение частот было получено по формуле: = M23 / СУММ ($ M $ 19: $ M $ 25),

                  снова относится к экземпляру J сегмента. Функция «СУММ» суммировала значения ячеек в диапазоне от M19 до M25, которые составили все испытуемые (70).

                  Соответствующие диаграммы были вставлены для всех комбинаций табличных данных.

                  При создании измененной точки отсчета времени на рисунке 10 непрозрачность прозрачности репрезентативных блоков была прямо пропорциональна вероятности возникновения события.Эта вероятность была получена путем рассмотрения направления силы и точки удара как двух независимых событий. Поскольку каждое направление на шкале часов может привести к удару только с одной стороны (для 12, 3, 6, 9) или с двух сторон для диагональных направлений, вероятность удара была рассчитана теоретически с использованием длины и ширины транспортного средства.

                  Например, транспортное средство, движущееся в направлении «2» относительно препятствия, могло быть повреждено спереди или справа.Если бы и были проекции ширины и длины в направлении 2, проецируемая ширина была бы и прогнозируемой длиной. Вероятность лобового столкновения будет тогда a / (a ​​+ b) . Предполагается, что если бы исследуемая популяция была большой, экспериментальные результаты соответствовали бы теоретическим.

                  3. Результаты

                  Всего было осмотрено 70 легковых автомобилей и зафиксировано их повреждение в результате ДТП. Популяция состояла из 14 автомобильных брендов, распределенных, как показано в таблице 3.Toyota была наиболее частым брендом с долей 33%, за ней следуют Nissan и Mercedes Benz с 17% и 11% соответственно.

                  9099% Opel 9 0116

                  Марка автомобиля Частота Распределение частот
                  Распределение частот%
                  Chevrolet 1 1%
                  Ford 4 6%
                  Honda 7 10%
                  Isuz Mazda 5 7%
                  Mercedes Benz 8 11%
                  Mitsubishi 1 1%
                  12 17 1 1%
                  Peugeot 1 1%
                  Subaru 1 1%
                  Toyota 23 33%
                  Volkswagen 2 3%

                  3.1. Распределение по автомобильным сегментам

                  При классификации автомобилей руководствовались стандартами европейского автомобильного сегмента. Пикапы и средние автомобили (сегменты пикап и C соответственно) были наиболее распространенными — по 23% каждый. За ними последовали большие автомобили (D), внедорожники и многоцелевые автомобили (MPV), которые составляли по 13% населения каждый. Небольшие автомобили (сегмент B), например Volkswagen Polo, составили 9% исследуемой популяции. Автомобили представительского класса (сегмент E) были наименее посещаемым сегментом, составив 7%.Эти данные представлены в таблице 4 и на рисунке 6.

                  9099

                  Сегмент легковых автомобилей Частота Частота Частота
                  B 6 9%
                  C 16 23%
                  D 9 13%
                  E 5 J 9 13%
                  MPV 9 13%
                  Подборщик 16 23%
                  Всего

                  3.2. Распределение по направлению удара

                  Направление удара преобладало с показателем 12 на часовой шкале для легковых автомобилей. 26% наблюдаемых ударов были направлены прямо в переднюю часть автомобиля (12). На 1 и 11 направлениях зафиксировано равное количество ударов по 18% каждое. Остальная часть распределения показана в Таблице 5 и на Рисунке 7.


                  Направление воздействия Частота Частота
                  1 17 18%
                  2 5 5%
                  3 6 6% 6 6%
                  5 2 2%
                  6 4 4%
                  7 6 6%
                  %
                  9 3 3%
                  10 6 6%
                  11 17 1 8%
                  12 24 26%
                  Всего 93 100%


                  .3. Распределение по точкам удара

                  В соответствии с распределением направления удара лобовое повреждение (обозначенное буквой F) было наиболее распространенным, составляя 51% от всех ударов. Повреждение правой стороны транспортного средства (R) заняло второе место с 22%, а левое (L) было третьим с 19%. 6% зарегистрированных ударов приходилось на заднюю или заднюю часть транспортного средства (B). Два автомобиля перевернулись, что означает, что 2% зарегистрированных повреждений были нанесены сверху (T). Можно отметить, что общее количество ударов, зарегистрированных под действием силы, на два меньше, чем количество ударов по точкам, разница, которая объясняется двумя случаями повреждения верхней части транспортного средства при опрокидывании, которые невозможно представить. по шкале часов.Это показано в Таблице 6.


                  Точка удара Частота
                  0101 Распределение частот
                  19
                  48 51%
                  B 6 6%
                  L 18 19%
                  R 21 R 21 2 2%
                  Всего 95 100%

                  3.4. Распределение по степени повреждений

                  Самые серьезные повреждения по шкале повреждений транспортных средств были наиболее частыми, составив 27%. Рейтинги 5 и 6 составили 17% и 12% соответственно. 19% исследованных поврежденных участков получили оценку 4, а оценки 1, 2 и 3 составили 4%, 8% и 13% соответственно. Это показано в Таблице 7 и на Рисунке 8. На Рисунке 9 показано распределение частоты по степени повреждения, а на Рисунке 7 — самая высокая частота. На рисунке 10 показано частотное распределение по степени повреждения.

                  9099% 9155 54

                  Серьезность повреждения Частота Распределение частот
                  007
                  2 8 8%
                  3 12 13%
                  4 18 19%
                  %
                  6 11 12%
                  7 26 27%
                  Итого 95 100%
                  3.5. Вероятность распределения повреждений

                  Краткое изложение частотного распределения направления силы, точки удара и тяжести представлено в.

                  4. Обсуждение

                  Чрезвычайные ситуации со здоровьем происходят в легковых автомобилях, где пострадавшие не имеют немедленного доступа ни к одному из них. непрофессиональные или профессиональные, надлежащие медицинские услуги, приведшие к ухудшению их здоровья или смерти. Исследования показали, что вмешательство человека в виде оказания первой помощи жертвам ДТП может спасти жизнь, предотвратить дальнейший вред и в большинстве случаев способствовать выздоровлению.Конечно, это работает только при правильном предоставлении, и печальная правда заключается в том, что есть высокие шансы, что жертвы не получат надлежащей помощи по причинам, включая отсутствие посторонних лиц, реагирующие, опасающиеся судебного преследования, если они сделают ошибки, и попадание жертв в обломки , поэтому он недоступен. Поэтому авторы предложили роботизированную систему первой помощи для установки в легковых автомобилях. Полезность роботизированной системы первой помощи зависит от ее выживания в ДТП, однако характер повреждений легковых автомобилей, участвующих в ДТП, остается неясным.Выявление участков на транспортном средстве, наиболее подверженных повреждениям в ДТП, облегчит определение спецификаций и параметров роботизированной системы первой помощи, включая местоположение и размер.

                  В этом исследовании исследователи исследовали повреждения легковых автомобилей, участвовавших в ДТП. Полученная информация включала направление силы или удара, точку удара и степень воздействия на все поврежденные участки. Оценка повреждений определялась Руководством по повреждению транспортных средств для следователей дорожно-транспортных происшествий, опубликованным Министерством транспорта Техаса, США.Различные изученные сегменты транспортных средств и типы аварий представляют собой множество общих воздействий, которым роботизированная система первой помощи не должна подвергаться или, по крайней мере, должна выжить с минимальными повреждениями. Наиболее частыми и серьезными повреждениями были передняя часть автомобиля, за которой следовали задняя часть и боковые стороны. Этот вывод подтверждает результаты исследований в литературе. Более того, весь кузов автомобиля, включая крышу, оказался уязвимым для наиболее серьезных повреждений по шкале оценки повреждений. Поэтому рекомендуется размещать роботизированную систему первой помощи подальше от периферии транспортного средства.Аксиоматически все компоненты, расположенные рядом с кузовом автомобиля, также подвержены повреждениям и выходу из строя.

                  Из 70 исследованных автомобилей было зарегистрировано два опрокидывания, одно на внедорожнике, а другое на пикапе. Исследования, проведенные в прошлом, также показали, что такие автомобили более склонны к опрокидыванию, чем меньшие и легкие автомобили. Однако это не исключает возможности таких столкновений на небольших транспортных средствах, и при размещении системы RFA также следует избегать крыши.

                  После дискредитации всех четырех сторон автомобиля, а также его крыши, самое безопасное место для системы RFA находится в середине автомобиля, как можно ближе к полу.Более того, компоненты, которые необходимы для работы системы RFA, должны быть размещены таким же образом. Например, системе RFA потребуется источник питания для выполнения своих задач. Не рекомендуется разрабатывать батарею, которая потребляет энергию от основной аккумуляторной батареи транспортного средства, которая находится в зоне с наибольшей вероятностью повреждения, в передней части, иначе она будет повреждена или отключена при ударе и сделает систему RFA бесполезной.

                  4.1. Ограничения

                  Исследование было ограничено методом сбора данных визуального осмотра.Исследования показывают, что информация, полученная при осмотре человеком, в основном качественная и, следовательно, субъективная [49]. Более того, рейтинги повреждений транспортных средств в значительной степени зависели от навыков и суждений исследователей, у которых не было опыта или подготовки в этом процессе. Более опытный специалист по оценке повреждений в автокатастрофе мог бы получить другие результаты. Следовательно, между разными инспекторами может быть мало единообразия. Однако последовательность исследователей в использовании индексов повреждений транспортных средств на различных транспортных средствах высока, и субъективностью можно пренебречь.

                  В дополнение к этому, исследователи не использовали исключения, указанные в Руководстве по повреждению транспортных средств. Они должны были быть упомянуты в случаях, когда транспортные средства получили повреждения в результате происшествий, помимо типов ударов, описанных в таблице описания повреждений. Например, некоторые автомобили получили повреждения только сверху, но были классифицированы как боковые параллельные или угловые. Следовательно, в этих случаях ущерб не был правильно оценен и точно зарегистрирован. Хотя собранные данные могут неточно описывать повреждение транспортного средства, они выделяют поврежденные области, что и требуется в основной работе для этого исследования, разработке системы RFA.

                  5. Рекомендации и заключение

                  Это исследование было направлено на изучение характера повреждений легковых автомобилей, попавших в дорожно-транспортные происшествия, и является частью более широкой работы по разработке роботизированной системы первой помощи для пассажиров легковых автомобилей. Роботизированная система первой помощи должна пережить дорожно-транспортные происшествия; таким образом, он должен находиться в самом безопасном месте в транспортном средстве. Передняя часть транспортного средства наиболее уязвима при автокатастрофах с самой высокой вероятностью серьезных повреждений при авариях.Боковые стороны и задняя часть также подвержены повреждениям в автомобильных авариях, хотя и в меньшей степени. Поэтому следует избегать передней, задней, боковых сторон и крыши, чтобы свести к минимуму вероятность повреждения. Кроме того, рекомендуется, чтобы система не зависела от компонентов, находящихся поблизости от кузова транспортного средства, для ее работы. Повреждение таких компонентов может сделать систему бесполезной, когда она больше всего нужна. Это оставляет середину автомобиля, от крыши к полу. Однако, хотя повреждения, достигающие середины автомобиля, были зарегистрированы в нескольких случаях, необходимы дальнейшие исследования силы удара, который может достигнуть середины различных транспортных средств, чтобы определить силу роботизированной системы первой помощи.Как показало исследование, роботизированная система первой помощи должна быть модульной, самодостаточной и конструктивно прочной. Для будущих исследований важно и необходимо учитывать большие города и беспорядки, которые могут привести к несчастным случаям. Действительно, в большом городе с большой неразберихой можно было бы приблизиться к модели дорожного движения и связать с ней возможные аварии [50]. Это действительно актуально там, где большинство автомобилей разрабатывается для массового производства, население растет, и все спешат прибыть вовремя, когда заторы становятся серьезной проблемой [50].В частности, они предложили модель клеточного автомата в сложной сети для имитации движения транспортных средств по улицам в сочетании с маршрутизацией с учетом заторов на перекрестках улиц. Такая маршрутизация использует информацию агентов о движении на близлежащих дорогах и позволяет транспортным средствам динамически обновлять маршруты к месту назначения. Реализовав модель на реальных городских улицах различных городов, они показали, что можно добиться глобальной оптимизации трафика на основе решений локальных агентов.Это будет важно для уменьшения количества несчастных случаев, вызывает беспокойство и может быть рассмотрено в будущем.

                  Приложение
                  A. Исходные данные

                  См. Таблицу 8.

                  1

                  № автомобиля Модель Год выпуска Сегмент Ударный №

                  1 Nissan Navara 2007 Пикап
                  12FD3
                  Mercedes Benz
                  C240 ​​ 1999 D 12FC4 2

                  3 Ford Ranger 2008 Ranger 6 2008
                  4 Nissan NP300 2005 Пикап 1FC5 4

                  5 Мерседес Бенц E200 2003 E 1FC4 E 1FC4

                  5 Тойота Королла 2002 C 2FD6 6
                  6BD3 7

                  8

                  8 Тойота IST 2001 B 11LF5 9
                  9L992 9

                  37

                  Nissan Hardbody 2005 Пикап 2RD4 11

                  10 Toyota Королла 1997 C 1FC7 12
                  B 11FC4 13

                  12 Honda Обозначение 2006 E 7BC5
                  E 7BC5
                  14 9185 9 0992 1995 9018 9018 12 12 9099 9010 9 9019 901 05 9011 9185 9185 9018 9018 9018 69102 1RD6 Мерседес Бенц
                  13 Toyota Allex 2000 C 1FC6 16

                  14 Mercedes Benz 2 17

                  15 Кому yota LC J70 2009 J 10LD4 18
                  3RD2 19
                  1RD1 20
                  Mazda 3 2000 C 11FC3 21

                  17 Opel Astra 2001 C 9FC4
                  Мерседес Бенц E320 2002 E 11FC7 23

                  19 Мерседес Бенц C200 1999 D
                  10 Nissan Солнечный C 12FD4 25

                  21 Audi A4 2001 D 11FC2 Пежо 406 1998 D 6BC4 27
                  1RD1 28

                  2368
                  29
                  11FC6 30

                  24 Isuzu KB300 2014 Подборщик 25 Honda Подходит 2001 B 12FD2 90 121 32

                  26 Toyota Nadia 1998 MPV 12FC7 33
                  Пикап 1LD3 34

                  28 Toyota Vitz 2005 B 12FD7 12FD7 12FD6 Ниссан Навара 2003 Пикап 3RT7 36
                  10LT5 37
                  12FC2 38100 968 9011 9011 9121 38100 968 9011 9011 BT50 2015 Пикап 2RD5 39
                  9LBQ1 40

                  31 Honda Elysion 2004 MPV 7BC6
                  41
                  3RBQ2 44

                  32 Nissan Bluebird 2001 D 12FC6 D 12FC6 D 12FC6 Hardbody 1995 Пикап 3RP7 46

                  34 Volkswagen Polo 1998 B
                  35 Mitsubishi Паджеро 1996 J 10LT7 48

                  36 Toyota Ipsum 2000 MPV
                  11FC2 Мерседес Бенц E320 2003 E 12FD4 50

                  38 Тойота Королла 12 2 9010 2 2RD7 52

                  39 Nissan Санни 1991 C 12RC7 53 9116 9116 2015 Пикап 1FD7 54
                  7LBQ3 55

                  41 Тойота Чейзер 2000 E 1FC4 56101
                  -V 1995 J 11FC7 57

                  43 Mazda Eagle 2006
                  44 Тойота Ipsum 1996 MPV 1FD7 59

                  45 968 45 968 968 45 9689 968 Mazda
                  11LD3 61

                  46 Тойота Королла 2001 MPV 12FC6 62
                  10LP3 63

                  2
                  9099 3LP7 64

                  48 Isuzu KB72 2005
                  11FC6
                  Рашин 2000 J 12FC5 66

                  50 Nissan X-Trail 2001 J
                  51 Mazda B2200 1991 Подборщик 1FD7 68

                  52 Isuzu KB280 2001 Подборщик 1RD2 10LP4 71

                  53 Toyota Corolla 2003 C 11LFQ2 72
                  1002 Д 5RP5 73

                  55 Шевроле Авео 2008 B Honda Civic 2002 C 6BC6 901 21 75
                  10LFQ5 76

                  57 Nissan Elgrand 2001 MPV12
                  12992 9011 9099 87107 9011 9011
                  Тойота Королла 2002 С 11FD4 78

                  59 Тойота Аллион
                  60 Toyota Belta 2008 C 1FC3 80

                  61 Ford 81

                  62 9 0121 Мерседес Бенц C200 1998 D 12FC5 82

                  63 Тойота Hilux Sur2

                  64 Тойота Runx 2003 C 12FC4 84

                  9099 11LD3 85

                  66 Nissan Санни 1995 C 1FD7 86
                  Toyota Hilux 2007 Пикап 901 21 1FC7 88
                  4RBQ6 89

                  68 Тойота 1998 D 69 Тойота LC Прадо 2003 J 11FC7 91

                  70 Subaru 968 J2 9198 9196 9198 J 9099
                  4RFQ4 93

                  Номенклатура
                  AI: AI: Искусственный интеллект
                  99: Искусственный интеллект
                  99 Помощь
                  RTA: Дорожное движение ДТП
                  Внедорожник: внедорожник.
                  Доступность данных

                  Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

                  Конфликт интересов

                  Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.

                  Благодарности

                  Эта работа была поддержана компанией по оказанию помощи придорожным транспортным средствам. Взгляды и выводы, выраженные в этом документе, принадлежат авторам и не были спонсированы, одобрены или одобрены организацией.

                  Измерение целостного повреждения дороги и анализ соответствующих характеристик движения

                  Многие индексы повреждения дорожного покрытия (PD) определяются только с точки зрения физической структуры PD, которая не может описать изменение эффективности движения. Некоторые индексы PD определяются с учетом влияния эффективности трафика, но рассчитывать их непрактично из-за сложности процессов. Мы количественно оцениваем влияние единого целого точек PD на поток трафика, а также определяем соответствующий индекс PD, который легко вычислить.Во-первых, вводится ячейка полосы движения, основанная на идее дискретизации дороги. Во-вторых, степень частичного разряда для ячейки полосы движения определяется снижением средней скорости транспортного средства при тех же условиях потока. Ячейка, степень частичного разряда которой больше 0, определяется как ячейка частичного разряда. Затем, учитывая (1) соотношение ячеек PD, (2) распределение ячеек PD и (3) влияние смены полосы движения транспортного средства, мы определяем целостную степень повреждения дороги (HRDD) как индекс PD. Наконец, взаимосвязь между HRDD, скоростью потока и объемом потока анализируется с помощью смоделированных экспериментов.Результаты показывают, что (1) средняя скорость обратно пропорциональна HRDD, и снижение скорости транспортного средства более значительно с увеличением входящего транспортного потока; (2) обратная зависимость между пропускной способностью дороги и HRDD прослеживается на всем диапазоне HRDD. Другими словами, предлагаемый HRDD действительно описывает изменение эффективности трафика.

                  1. Введение

                  Из-за влияния возраста использования дорог, перегрузки транспортных средств, строительства дорог и плохой погоды во многих крупных и средних городах многие дороги находятся в плохом состоянии.В частности, многие дороги, соединяющие горнодобывающие районы или порты с городами, сломаны. Бедствие на дорожном покрытии (PD) оказывает негативное влияние (задержки транспортных средств, заторы и переполнение) на городской транспортный поток. Это сильно влияет на городские поездки на работу. Таким образом, точное определение степени частичного разряда имеет большое значение для организации и управления городским движением.

                  С 1960-х годов исследования по оценке степени PD делятся на две категории. Первый тип можно найти в некоторых отраслевых стандартах, таких как «Текущий индекс пригодности к эксплуатации» [1] и модель индекса состояния дорожного покрытия (PCI) [2] в Америке, модель индекса технического обслуживания [3] в Японии, индикатор состояния дороги. модель [4] в Великобритании и модель индекса качества и эффективности дорожного покрытия [5] в Китае.Эти индексы сосредоточены только на физических структурных факторах, таких как Международный индекс шероховатости (IRI) дороги, шероховатость дорожного покрытия [6], глубина колейности дороги, прочность конструкции дороги и поперечная сила дороги. Эти исследования не рассматривают характеристики эффективности трафика.

                  Второй тип исследования касается корреляции между степенью частичного доступа и эффективностью трафика. Он разделен на две ветви. Одно из направлений в основном фокусируется на чувствительности эффективности трафика к степени частичного разряда.Результаты показывают, что одни и те же частичные разряды могут по-разному влиять на транспортные средства разного веса с точки зрения чувствительности к скорости [7]. Увеличение степени частичного разряда может вызвать явное снижение пропускной способности дороги [8] и увеличение времени в пути [9]. Другая ветвь — установить индекс корреляции эффективности трафика со степенью PD. Индикаторы могут отражать эффективность движения, например, трапециевидное сокращение расхода (TFC) и фактор воздействия на дорогу (RIF). TFC [10] — это отношение разности транспортного потока к плотности.Две плотности соответствуют сценариям максимального потока для хорошей дороги и определенной дороги PD по отдельности. Это могло показать степень снижения пропускной способности дороги. Однако его получение требует построения полной кривой плотности потока, что требует сбора большого количества данных в различных сценариях потока. RIF [11] рассчитывается по изменениям скорости и ускорения многих тестовых автомобилей на поверхности дороги. Эти изменения происходят в горизонтальном и вертикальном направлениях при условии неравномерной скорости.Но его стоимость выше, потому что он опирается на огромное количество экспериментальных установок.

                  В целом, большинство текущих индикаторов ЧР учитывают только характеристики физической структуры разбитой дороги и не могут отражать величину эффективности движения. Некоторые индексы PD учитывают параметры эффективности трафика, но процесс расчета этих факторов сложен, а сбор данных требует много времени. Несмотря на вышеупомянутые недостатки, одно можно сказать наверняка: эффективность движения связана с повреждением дороги и соответствующим поведением транспортного средства при смене полосы движения.Эти факторы включают особенности точек частичных разрядов (степень частичных разрядов, масштаб и распределение) и коэффициент смены полосы движения транспортного средства. Их влияние на эффективность трафика можно описать следующим образом. Если в качестве пешеходных переходов взять точки частичных разрядов, то влияние времени пешеходного перехода, количества пешеходных переходов и расстояния между ними на эффективность движения является хорошо известным явлением [12, 13]. Если точки PD принимают за автобусные остановки, на эффективность движения влияет перестроение частных транспортных средств из-за временной парковки приближающегося автобуса [14, 15].

                  В этом исследовании предлагается целостный индекс степени повреждения дорог (HRDD) с учетом взаимосвязи с эффективностью движения, простотой применения, доступностью данных субпараметров и физической структурой разбитой дороги. Это наше главное нововведение. Чтобы продемонстрировать выполнимость индекса HRDD, мы применяем моделирование трафика и анализ характеристик потока. Итак, определение HRDD и его технико-экономическое обоснование являются основным содержанием данной статьи. Статья построена следующим образом.Во-первых, дорога делится на ячейки полосы, и степень частичного разряда для ячейки полосы квантуется. Во-вторых, коэффициент плотности ( f 1 ) ячеек PD определяется для описания шкалы точек PD; коэффициент дисперсии ( f 2 ) ячеек PD определяется для описания распределения точек PD; коэффициент смены полосы движения ( f 3 ) определяется для описания расстройства, вызванного сменой полосы движения в клетках PD; и затем с помощью этих коэффициентов определяется HRDD всесторонне.В конце концов, разработаны имитационные эксперименты по различным сценариям множественных повреждений. С одной стороны, он используется для разъяснения характеристик трафика с изменением HRDD. С другой стороны, он используется для анализа обоснованности воздействия HRDD на скорость потока и пропускную способность дороги. Индекс HRDD можно использовать в качестве справочного материала для анализа воздействия дорожного движения на дороге PD.

                  2. Степень частичного разряда пер. Ячейки
                  2.1. Расчет длины выемки с полосой движения

                  В реальной жизни места и величина выбоин случайны.Чтобы проанализировать величину частичных разрядов целостной дороги, дорожные полосы сначала разделяются на множество ячеек полос, а затем ячейки полос объединяются для получения HRDD. Предполагая, что длина исследовательского сегмента составляет л , а длина ячейки полосы движения составляет л 0 , количество ячеек полосы движения в одной полосе дороги рассчитывается как м = | л / л 0 |. Если на дороге имеется n полос, то в исследовательском сегменте есть ячейки полос, как показано на Рисунке 1 (а).

                  Длина л 0 ячейки полосы рассчитана на основе самой тяжелой выбоины, и ее составные части показаны на рисунке 1 (b). Предположим, что выбоина находится в центре переулка. Длине л 1 низкоскоростной зоны присвоена длина самой тяжелой выбоины из исторических данных. Длина буферной зоны л 2 определяется с учетом средней скорости в зоне низких скоростей, скорости свободного потока и скорости разгона / замедления грузовых автомобилей.Таким образом, длина л + 0 вычисляется следующим образом: где средняя скорость HGVs в зоне низкой скорости тяжелого сценария выбоины, является скорость свободного потока HGVs, + среднее ускорение Грузовые автомобили в буферной зоне. Что касается общей ячейки PD (как показано на рисунке 1 (c)), ее составные части отличаются от сценария с самой тяжелой выбоиной. Скорость в тихоходной зоне (ее протяженность) равна. На длину буферной зоны влияют те же факторы в сценарии с самой тяжелой выбоиной.Разница в том, что длина л 3 находится в зоне свободного потока на обоих концах ячейки полосы движения. В этой зоне транспортные средства могут двигаться со свободным потоком.

                  2.2. Расчет степени частичного разряда ячейки полосы

                  Степень частичного разряда определяется для описания снижения эффективности трафика с учетом максимальной скорости в ячейке полосы i . Расчет основан на среднем передаточном числе скорости тяжелого грузового автомобиля в условиях свободного потока. Это связано с (1) текущей средней скоростью в ячейке полосы и , (2) минимальной скоростью в самом тяжелом сценарии частичных разрядов и (3) максимальной скоростью в ячейке полосы без частичных разрядов.Он рассчитывается по уравнению (2). Результат принадлежит дискретному набору {0, 0,25, 0,5, 0,75, 1}. Чем больше значение, тем серьезнее частичное разрушение. Когда, это означает, что в ячейке и нет частичных разрядов. Напротив, это означает, что ячейка полосы i является ячейкой PD:

                  Три индекса скорости в уравнении (2) рассчитываются следующим образом:

                  3. HRDD
                  3.1. Определение и расчет

                  HRDD описывает влияние всех ячеек PD на эффективность трафика.Это связано с различными факторами, такими как (1) степень частичного разряда каждой ячейки дорожки, (2) длина исследовательского сегмента, (3) количество дорожек, (4) плотность и дисперсия клеток частичного разряда и (5) поведение при смене полосы движения. HRDD разработан как произведение агрегированного значения PD и взвешенной суммы соответствующих факторов, которое показано в следующем уравнении: где D 0 — агрегированное значение PD для исследовательского сегмента; f 1 — коэффициент плотности клеток PD; f 2 — коэффициент дисперсии ячеек PD; f 3 — коэффициент смены полосы движения; и, и — взвешенные значения f 1 , f 2 и f 3 , соответственно.Связь между, и определяется порядком значимости каждого фактора. В последующем тематическом исследовании веса f 1 , f 2 и f 3 равны 0,7, 0,2 и 0,1 соответственно.

                  3.2. Совокупное значение PD для исследовательского сегмента

                  Агрегированное значение PD D 0 для исследовательского сегмента отражает относительную величину PD всех клеток PD. Он вычисляется с помощью сигмоидной функции: где N — количество PD-ячеек, Ω — агрегация PD-ячеек, а μ — константа регулировки наклона для сигмоидной функции.В следующем примере μ = 0,63. Это назначение обеспечивает равномерное распределение D 0 , когда сценарии частичного разряда генерируются случайным образом в тематическом исследовании.

                  3.3. Коэффициент плотности ячеек PD

                  Коэффициент плотности f 1 ячеек PD используется для описания доли ячеек PD на всей дороге. Комбинации различных ячеек PD показаны на рисунке 2.

                  Закрашенные прямоугольники представляют ячейки PD.Когда количество ячеек PD увеличивается, время замедления транспортного средства будет увеличиваться, и влияние на эффективность движения возрастет. Следовательно, значение f 1 имеет положительную взаимосвязь с долей ячеек PD. Чем больше ячеек PD, тем выше значение f 1 . f 1 рассчитывается следующим образом: где c — доля ячеек PD, и его формула отображается в следующем уравнении:

                  3.4. Коэффициент дисперсии PD-клеток

                  Коэффициент f 2 описывает величину распределения PD-клеток в исследовательском сегменте. Чем более рассредоточены PD-ячейки, тем больше падает эффективность трафика. Причина в том, что децентрализованные ячейки PD могут вызывать частое торможение автомобиля. Таким образом, значение f 2 выше, когда ячейки PD находятся в более рассредоточенном положении. Оценка f 2 в основном основана на среднем расстоянии u между всеми центрами ячеек PD. u вычисляется следующим образом: где x j — это центральное значение положения ячейки PD j от исходной точки исследовательского сегмента, если в качестве оси взять линию дороги. Наконец, f 2 вычисляется путем ввода u в следующее уравнение:

                  Распределение 9 ячеек PD постепенно рассредоточивается, а f 2 постепенно увеличивается, как показано на подграфах ( a ) ∼ ( f ) на Рисунке 3.Эта тенденция согласуется с реальной ситуацией: как показывают подграфы ( a ) и ( b ), автомобили замедляются только один раз; однако в подграфах ( e ) и ( f ) транспортным средствам необходимо замедлить трехкратное замедление, что, следовательно, приведет к большему снижению эффективности движения.

                  3.5. Коэффициент смены полосы движения

                  Исторические данные показывают, что доля транспортных средств с перестроением за различными выбоинами колеблется от 0 до 80%. Чем выше пропорция, тем более хаотичен транспортный поток и ниже эффективность движения.Здесь f 3 определено для описания степени хаотичности потока. Он рассчитывается следующим образом: где λ rs — вероятность перехода транспортного средства в соседние ячейки полосы движения из своей ячейки полосы r при условии (автомобили меняют полосу движения с худшей полосы на лучшую полосу). ). M — это общий номер сценария, который удовлетворяет вышеуказанному условию. p — параметр от 0 до 1 (в данном примере p равен 0.15). Коэффициент смены полосы движения λ rs каждого типа транспортного средства зависит от степени частичного разряда ячейки полосы движения, безопасного интервала смены полосы движения, допуска зазора на соседней полосе движения и т. Д. С учетом этих факторов формула λ rs устанавливается на основе модели двоичного логита [16, 17], как показано в следующем уравнении: где T — код типа транспортного средства (HGV 1 , вагон 0), отражающий фиктивную переменную безопасного интервала смены полосы движения; q (средний расход в час в одной полосе движения) отражает фиктивную переменную степени допуска зазора, на которую влияет транспортный поток Q .Когда Q <100 автомобилей / ч, 100–300 автомобилей / час, 300–600 автомобилей / час, 600–900 автомобилей / час, 900–1200 автомобилей / час и> 1200 автомобилей / час, соответствующие значения q равны 5, 4, 3, 2, 1 и 0 соответственно. Даже при фиксированном Q изменение плотности движения остается значительным за короткий период времени. Однако с макроэкономической точки зрения величина плотности движения напрямую связана с величиной Q . Итак, величина Q используется в этой статье для характеристики величины q .

                  Следует отметить, что эта модель применяется к статическому коэффициенту смены полосы движения в сценарии. Параметры калибруются с помощью входов (1) степени частичного разряда ячейки полосы движения, (2) типа транспортного средства и (3) входного потока трафика. Результаты подгонки показаны в Таблице 1.


                  Коэффициент α 1 α 2
                  α 4

                  Значение −1.96 −0,16 1,04 4,29
                  T test −2,18 −4,326 3,18 3,37
                  3,37

                  t Тест для каждого коэффициента составляет 2,18 (уровень достоверности 95%). Это больше 1,96. Это означает, что все эти переменные оказывают очевидное влияние на поведение при смене полосы движения. Коэффициент детерминации Макфаддена ρ 2 используется для оценки качества подгонки модели.Когда ρ 2 находится между 0,2 и 0,4, это означает, что качество подгонки работает хорошо. В этой статье ρ 2 модели смены полосы движения равно 0,34, и, таким образом, модель соответствует реальной ситуации.

                  4. Планирование экспериментов по моделированию

                  Трудно найти все сценарии комбинаций ячеек с множеством частичных разрядов в реальной жизни, поэтому эксперименты по моделированию предназначены для увеличения выборки данных. Предполагая, что исследовательский сегмент разделен на 40 ячеек, существует 5 40 сценариев PD (40 ячеек полосы с 5 степенями PD) всего путем перечисления.Чтобы обеспечить относительную однородность распределения выборки и одновременно снизить рабочую нагрузку, следующий метод стратифицированной случайной выборки адаптирован для планирования экспериментов.

                  Шаг 1 . HRDD равномерно разделен на 10 интервалов. Верхний предел сценариев экспериментов в каждом интервале установлен равным 10. Начальное значение сценариев экспериментов в каждом интервале установлено как D k = 0, k = 1, 2,…, h ,…, 10.

                  Шаг 2 . Сделано предположение о равномерно распределенной степени частичного разряда для каждой ячейки. 40 значений PD (каждая ячейка соответствует значению PD) извлекаются независимо для создания набора входных данных для эксперимента. Оцените подынтервал х , где падает его РПР.

                  Шаг 3 . Если D h = 10, тогда пусть h = h + 1 и затем вернется к шагу 2. В противном случае пусть D h = D h + 1 и добавьте этот эксперимент в группу моделирования.

                  Шаг 4 . Если, то вернитесь к Шагу 2.

                  Шагу 5 . Если 100 извлеченных сценариев эксперимента удовлетворяют условию, что D 0 , f 1 , f 2 и f 3 относительно разбросаны (по крайней мере одно число на интервал 0,1 существует для каждого коэффициента), это означает, что выборка прошла успешно. В противном случае половина выборок случайным образом отклоняется и возвращается на шаг 2.

                  5. Пример использования
                  5.1. Описание исследовательского сегмента

                  Был выбран сегмент дороги Фэнхуа в городе Нинбо. Fenghua Road — это артерия, по которой можно добраться как на работу, так и на грузовые перевозки. В его транспортных составляющих высока доля грузовых автомобилей. Из-за раннего строительства Fenghua Road точка PD часто встречается. Одно плохое состояние поверхности показано на Рисунке 4.

                  Во время ремонта дороги с ноября 2015 года до конца августа 2018 года дорога Фэнхуа была сужена до четырехполосного движения с двусторонним движением (ранее — шести полос с двусторонним движением).Отправной точкой исследовательского сегмента являются Южные ворота технологического университета Нинбо. Расстояние между начальной точкой и конечной точкой в ​​западном направлении составляет около 1 км. Обследование дорожного движения было организовано в сентябре 2017 года. В то время выбоины исследовательского сегмента были в основном расположены на I, II, III и IV, как показано на Рисунке 5.


                  Частные автомобили, грузовые автомобили и автобусы на долю этого сегмента пришлось 52,7%, 42,6% и 4,7% соответственно. Когда на этой дороге нет выбоин, скорость свободного движения частных автомобилей, грузовиков и автобусов составляет 50 км / ч, 40 км / ч и 40 км / ч соответственно.Прибывающий поток в час пик составляет около 1700–1900 автомобилей в час / час, а расход в период непиковой нагрузки составляет около 1200–1400 автомобилей в час / час в течение периода исследования. Распределение дневного восходящего потока прихода по времени показано на Рисунке 6.


                  5.2. Определение длины участка полосы движения

                  Длина участка полосы движения определяется самой тяжелой выбоиной на всей дороге Фэнхуа в период строительства и ремонта. Соответствующие параметры, полученные в результате опроса, представлены в таблице 2.


                  Параметр л 1 а
                  90G2 90G2 9099

                  Значение 12,86 м 2,22 м / с 3,12 м / с 12,8 м / с 13,8 м / с 3.33 м / с 2 4,46 м / с 2

                  Согласно уравнению (1) длина л 2 буферной зоны составляет 18,35 м . Таким образом, длина л 0 пер. Ячейки составляет 49,56 м. л 0 устанавливается равным 50 м округлением. Таким образом, исследуемое звено разбивается на 40 полос движения.

                  5.3. Расчет HRDD

                  Возьмите центральное положение ячейки полосы движения за ось x и соответствующую скорость автомобиля как ось y .Скоростные характеристики различных положений описываются максимальной скоростью, скоростью 85-го процентиля, средней скоростью, скоростью 15-го процентиля и минимальной скоростью, как показано на рисунке 7. Сегмент можно разделить на три области в зависимости от положения выбоин. и классификация скорости: дорога вверх по течению от выбоины I ( x <225 м), дорога между двумя выбоинами I и III (225 < x <675 м) и дорога вниз по течению от выбоины III ( x > 675 м) .Что касается тенденции, она снижается с увеличением кода ячейки в первой области; он сначала поднимается, а затем опускается во второй области; он повышается, чтобы приблизиться к нормальной скорости, а затем поддерживает скорость до выхода из сегмента. Тенденция скорости проявляется в форме W во всем сегменте. С точки зрения стабильности скорости разброс скорости () велик в первой области; он сначала быстро диффундирует, а затем агрегирует во второй области, и он быстро агрегируется в третьей области.


                  На рис. 7 скорость каждого участка отражает среднее значение двух расположенных рядом ячеек полосы движения. Фактически, мы также записали скорость каждой ячейки полосы (особенно для позиций I, II, III и IV). При условии, что скорость транспортного средства в ячейке полосы движения, степени PD для ячейки полосы I, II, III и IV равны 0,5, 0,25, 0,25 и 1, соответственно, посредством вычисления уравнения (2).

                  В этом сценарии PD D 0 = 0,5, f 1 = 0, f 2 = 0.8 и f 3 = 0,35. Следовательно, HRDD этого сценария составляет 0,1.

                  5.4. Настройки моделирования

                  В этом документе ячейка полосы движения задается областями пониженной скорости, при этом средняя скорость области пониженной скорости равна средней скорости прохождения соответствующей ячейки PD. Другими словами, необходимо преобразовать в желаемую скорость в ячейке полосы движения. Результаты согласования между и желаемой скоростью показаны в таблице 3. Среди них верхняя и нижняя границы желаемой скорости соответствуют максимальной и минимальной скоростям в уравнении (2).

                  48

                  Желаемая скорость (км / ч)
                  Легковой автомобиль Грузовой автомобиль и автобус

                  0,25 34∼44 32∼40
                  0,50 26∼34 24∼32
                  0,75 1826
                  4
                  16992 16992 16992 1.00 10∼18 5∼16

                  5.5. Разработка сценария комбинации точек PD

                  Для изучения степени влияния частичных разрядов на эффективность трафика в различные периоды потока, диапазон входного потока при моделировании составляет 400 ~ 2000 с интервалом 100. Для расчета 100 PD использовался метод стратифицированной выборки. точечные сценарии для анализа характеристик трафика. Чтобы проверить, проходят ли значения коэффициентов каждый подынтервал в пределах их диапазонов, взяты значения D 0 , f 1 , f 2 и f 3 . как ось x с интервалом 0.1, а количество вхождений принимается за ось и . Гистограммы частот каждого коэффициента показаны на рисунке 8. Результаты показывают, что D 0 , f 1 , f 2 и f 3 из 100 сценариев моделирования. мог объехать все подынтервалы.

                  5.6. Анализ характеристик трафика
                  5.6.1. Общая скорость на сегменте

                  HRDD принимается за ось x , а общая скорость на сегменте — за ось y .Взаимосвязь между HRDD и различными входными потоками построена, как показано на Рисунке 9.


                  Рисунок 9 показывает тенденцию, что в целом исследовательский сегмент уменьшается с увеличением HRDD, что демонстрирует эффективную взаимосвязь между предлагаемым HRDD и эффективность трафика. Абсолютное значение наклона составляет 26,27 ~ 45,22 в диапазоне низких уровней HRDD (0 ~ 0,6), что показывает очевидную деградацию с увеличением HRDD. В этом диапазоне величина входящего потока оказывает значительное влияние на изменение.Абсолютное значение наклона составляет 32,88 ~ 45,52 при входном потоке в пиковый период (1000–2000), тогда как 26,27 ~ 31,37 — при входном потоке в непиковый период (400–900). Абсолютное значение наклона составляет 7,89 ~ 20,19 в диапазоне высокого уровня HRDD (0,6 ~ 1). Скорость все еще чувствительна (абсолютный наклон 18,48 ~ 20,19) к HRDD при расходе в непиковый период. Однако скорость потока, близкого к насыщению, менее чувствительна к HRDD, и, таким образом, чувствительность к скорости падает (абсолютный наклон 7,89 ~ 18,66) при потоке в пиковый период.В целом, чувствительность общей скорости к HRDD можно упорядочить следующим образом: небольшое частичное разрушение и пиковый расход; небольшое частичное разрушение и внепиковый поток; тяжелые частичные разряды и непиковый поток; тяжелые ЧР и пиковый расход.

                  5.6.2. Поток на участке ниже по потоку

                  Для анализа влияния входящего потока и HRDD на поток на участке ниже по потоку ( F ) вход потока принимается как ось x , HRDD — как y — ось, а F — ось z .Взаимосвязь между F , входным потоком и HRDD показана на рисунке 10.


                  Взаимосвязь между F и HRDD выглядит следующим образом. Изменение HRDD не оказывает значительного влияния на F , когда входной поток находится в диапазоне низкого уровня (400 ~ 800). F уменьшается с увеличением HRDD, когда входящий поток находится в диапазоне высокого уровня (800 ~ 2000). Чем больше входной поток, тем больше чувствительность F к HRDD в этом диапазоне. Связь между F и входным потоком следующая: F пропорциональна входному потоку в нижнем диапазоне HRDD (0 ~ 0.6). Максимум F не соответствует входному потоку = 2000 автомобилей / час в диапазоне высокого уровня HRDD (0,6 ~ 1).

                  Существует такое явление, что F меньше входного потока, когда HRDD высокий. С микроскопической точки зрения это можно объяснить следующим образом. PD заставляет автомобиль замедляться. Когда входящий поток невелик, даже если транспортное средство замедлилось, все транспортные средства, входящие в сегмент, могут пройти за время моделирования. По мере увеличения потока на входе появляется очередь транспортных средств.А если серьезно, очередь может доходить до участка x = 0 м на участке. В симуляции произошло явление переполнения, и некоторые машины будут поставлены в очередь за пределами исследовательского сегмента. Это причина, по которой F <входной поток в состоянии высокого HRDD.

                  5.6.3. Пропускная способность

                  Поскольку мы используем расчетный поток хорошей дороги в качестве одного из сценариев входящего потока, при определенных HRDD максимальное значение F из всех экспериментов моделирования принимается в качестве его пропускной способности C .Взаимосвязь между C и HRDD нанесена на график с разбросом, как показано на рисунке 11. Когда HRDD находится в диапазоне низких уровней (0 ~ 0,3), C стабильно превышает 1800 pcu / ч. Когда HRDD находится в диапазоне умеренного уровня (0,3 ~ 0,8), C резко меняется и снижается до 40%. Когда HRDD находится в диапазоне высокого уровня (0,8 ~ 1), величина снижения незначительна. Для установки рассеивателей используется модель DoseResp . Результат подгонки показан в уравнении (12). Уменьшенный хи-квадрат и Adjust R — квадрат — 1251.52 и 0,997 соответственно, что соответствует требованиям точности посадки. Подгоночная кривая показывает, что соотношение между C и HRDD примерно в обратной форме S :


                  В настоящее время индекс PCI наиболее часто используется для оценки величины дорожных частичных разрядов. PCI вышеупомянутых 100 сценариев превращается в PCI s посредством обработки нормализации. Чем меньше PCI и , тем лучше состояние дороги. Разброс C , соответствующий PCI s , нанесен на график, как показано на рисунке 11.Функциональная связь между C и PCI s описывается уравнением (13). Уменьшенный хи-квадрат и R-квадрат равны 19814 и 0,87 соответственно, показывая, что результаты подгонки соответствуют требованиям точности:

                  Мы обнаруживаем некоторые различия, сравнивая два типа подгоночных кривых. C быстро снижается в диапазоне низкого уровня PCI s (0 ~ 0,5), а затем остается на стабильном уровне в диапазоне высокого уровня PCI s (0.5∼1). Однако C сохраняет тенденцию к снижению с относительно постоянной скоростью, соответствующей HRDD. Когда HRDD находится между 0,1 и 0,8, разница расстояний между двумя кривыми увеличивается.

                  Кроме того, соответствующая взаимосвязь между HRDD и PCI s показана на рисунке 12. Когда HRDD находится в диапазоне (0,1 ~ 0,8), PCI s того же экспериментального фона обычно ниже, чем HRDD. . По этой причине PCI s ниже, чем HRDD, соответствующий тому же C на рисунке 11.


                  Указанные выше различия между двумя индексами вызваны разными методами расчета. При вычислении HRDD начальная физическая степень частичного разряда окончательно обесценивается, поскольку учитываемые факторы, такие как редко агломерированная структура точек частичного разряда и стандартизованное поведение при вождении, могут повысить эффективность движения. Для сравнения, PCI s учитывает только физическую структуру дороги. Таким образом, значение HRDD меньше в большинстве сценариев.

                  Предложенный индекс HRDD лучше работает в аспекте отражения эффективности трафика по сравнению с PCI s .Мы видим, что HRDD имеет относительно стабильную чувствительность к C во всем диапазоне значений HRDD, тогда как PCI s не может отражать изменение эффективности трафика в частичном диапазоне (0,5 ~ 1) на рисунке 11.

                  6 Заключение

                  В этом документе дорога делится на ячейки полосы, а затем определяется степень частичного разряда ячейки полосы путем вычисления передаточного отношения средней скорости. На следующем этапе используются четыре коэффициента, а именно: (1) агрегированное значение частичного разряда дороги, (2) коэффициент плотности ячеек частичного разряда, (3) коэффициент дисперсии ячеек частичного разряда и (4) коэффициент смены полосы движения, Предлагается описать четыре аспекта влияния на эффективность трафика.HRDD синтезируется этими четырьмя коэффициентами. Осуществимость процесса расчета и производительность HRDD анализируются с помощью тематического исследования.

                  Результат показывает обратную корреляцию общей скорости с расходом и HRDD. Чувствительность общей скорости к HRDD можно упорядочить в виде следующих интервалов: небольшое частичное разрушение и пиковый поток; небольшое частичное разрушение и внепиковый поток; тяжелые частичные разряды и непиковый поток; тяжелые ЧР и пиковый расход. Увеличение скорости потока усугубит потерю эффективности трафика при том же сценарии частичного разряда.Пропускная способность дороги и HRDD находятся в обратной зависимости. По сравнению с PCI s , рассчитанным только на основе особенностей физической структуры точек частичного разряда, значение HRDD меньше в том же сценарии частичного разряда. Кроме того, HRDD имеет относительно стабильную чувствительность к пропускной способности дороги во всем диапазоне значений HRDD, тогда как PCI s не может отражать изменение пропускной способности дороги в частичном диапазоне (0,5 ~ 1). Это указывает на то, что HRDD больше подходит для иллюстрации изменения эффективности трафика при PD.

                  Большинство предыдущих индикаторов PD применимы только к гражданскому строительству, тогда как существует более широкая область применения HRDD. Предлагаемый нами индекс можно использовать для управления транспортной инфраструктурой и спросом на поездки.

                  Доступность данных

                  Данные, использованные для подтверждения результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

                  Конфликт интересов

                  Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

                  Вклад авторов

                  Шунь Го участвовал в формальном анализе, расследовании и написании первоначального проекта. Чжэнфэн Хуан внес значительный вклад в концептуализацию и методологию. Пэнцзюнь Чжэн как администратор проекта предоставил финансирование. Тинг Лу участвовал в моделировании. Лили Лу помогла в проверке модели. Сюань Ли отвечал за просмотр и редактирование.

                  Благодарности

                  Это исследование финансировалось Китайским фондом естественных наук провинции Чжэцзян (номер гранта LY18E080009), Национальным фондом естественных наук Китая (номера грантов 51408321 и 71701108), Программой философии и социальных наук Чжэцзян (номера грантов 16NDJC015Z и 18NDJC015). ) и Фонд естественных наук Нинбо (номер гранта 2017A610139).

                  Последствия оценки серьезных травм в результате дорожно-транспортных происшествий на основе данных больниц

                  Основные моменты

                  Важно использовать общее определение для сравнения показателей серьезного дорожно-транспортного травматизма.

                  Для оценки количества серьезных травм в какой-то момент всегда необходимо использовать медицинские записи.

                  В этом документе исследуются последствия для критериев включения / исключения, применяемых к отбору случаев и.

                  Предоставляет методологический подход для преобразования ICD в коды MAIS.

                  Весовые коэффициенты могут использоваться для исправления отклонений данных и получения более реальных оценок.

                  Реферат

                  Для точного определения количества серьезных травм на уровне ЕС и сравнения уровней серьезных травм в разных странах важно использовать общее определение. В январе 2013 года Группа высокого уровня по безопасности дорожного движения ввела определение серьезных травм как пациентов с уровнем травм MAIS3 + (максимальная сокращенная шкала травм).Какой бы метод ни использовался для оценки количества серьезных травм, в какой-то момент всегда необходимо использовать медицинские записи. Цель данной статьи — понять последствия для (1) критериев включения / исключения, применяемых к отбору случаев, и (2) методологического подхода к преобразованию МКБ (Международной классификации болезней / травм) в коды MAIS при оценке количества дорог. ДТП серьезные травмы по данным больницы. Описательный анализ с данными больниц из Испании и Нидерландов был проведен для изучения влияния некоторых вариантов выбора критериев включения и исключения, основанных на кодах МКБ9-CM и МКБ10.Основными исследуемыми параметрами были: смерти до и после 30 дней, повторная госпитализация и причины внешних травм. Кроме того, был проведен анализ для изучения влияния использования различных инструментов преобразования для получения MAIS3 + с использованием данных из Австрии, Бельгии, Франции, Германии, Нидерландов и Испании. Даются рекомендации относительно критериев включения / исключения, и при наличии неполных данных для установления дорожной травмы можно использовать весовые коэффициенты для исправления отклонений данных и получения более реальных оценок.

                  Ключевые слова

                  Дорожно-транспортный травматизм

                  MAIS

                  Связь данных

                  Степень травмы

                  Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

                  Просмотреть аннотацию

                  © 2018 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd.

                  Рекомендуемые статьи

                  Цитирование статей

                  Внешние последствия повреждения дорог и сборы с участников дорожного движения на JSTOR

                  Транспортные средства на незагороженных дорогах повреждают тротуар и заблаговременно требуют ремонта.Недавние эмпирические исследования определили еще одну потенциально более важную социальную стоимость, поскольку повреждение дорожного покрытия увеличивает эксплуатационные расходы последующих транспортных средств, и эти эксплуатационные расходы могут быть на порядок больше, чем затраты на содержание дороги. В статье разрабатывается теория, позволяющая справиться с этим недавно обнаруженным внешним эффектом, и устанавливается замечательный результат. Если дороги ремонтируются, когда они достигают заранее определенного критического состояния (не обязательно оптимально настроенного), и если повреждение дороги полностью связано с движением, то в устойчивом состоянии с нулевым ростом трафика средний внешний ущерб дороги равен нулю, а средняя предельная социальная стоимость использование дороги равно средней стоимости содержания дороги.Результат справедлив для произвольных функций повреждения дороги и повреждения транспортного средства. Недавние эмпирические исследования показывают, что погода составляет значительную часть ухудшения состояния дорог, и в этом случае внешние последствия повреждения дороги больше не равны нулю, а в количественном отношении незначительны. Соответствующий сбор с участников дорожного движения теперь возмещает только часть ущерба, нанесенного дорожным движением.

                  Econometrica публикует оригинальные статьи по всем отраслям экономики — теоретическим и эмпирическим, абстрактным и прикладным, обеспечивая широкий охват всей предметной области.Он продвигает исследования, направленные на объединение теоретико-количественного и эмпирическо-количественного подходов к экономическим проблемам, которые пронизаны конструктивным и строгим мышлением. Ежегодно он исследует уникальный круг тем — от теоретических разработок во многих новых и важных областях до исследований текущих и прикладных экономических проблем, до методологически инновационных, теоретических и прикладных исследований в области эконометрики.

                  Эконометрическое общество — международное сообщество, продвигающее экономическую теорию в ее отношении к статистике и математике.

                  Взаимосвязь между весом транспортного средства, дорожным повреждением и вами | ДЕНЕНА

                  Мы, наверное, все знакомы с проблемами вождения по поврежденным дорогам. Когда ваш автомобиль попадает в особенно серьезную выбоину, это иногда может привести к сплющиванию или взорванию шины или даже к поломке оси. А потом вы теряете контроль над своим автомобилем и терпите крушение. Щелкните ссылку, чтобы прочитать об ужасной аварии с тремя автомобилями в Хьюстоне, вызванной поломкой оси грузовика и отделением от 18-колесного автомобиля.

                  На многих дорогах и мостах установлены ограничения по весу, но водители не всегда их соблюдают. А вес тяжелого грузовика может привести к обрушению моста или дороги, что приведет к авариям и серьезным травмам или смертельному исходу. Но наши поверенные в автокатастрофе Pearland указывают, что ущерб действует в обоих направлениях. Вес транспортного средства приводит к повреждению дороги, что приводит к повреждению транспортного средства, что приводит к авариям, травмам, а иногда и смерти.

                  18-колесные автомобили, особенно когда они полностью загружены, наносят больший ущерб дорогам, чем легковые автомобили, из-за их гораздо большего веса.Эти грузовики, как и ваш автомобиль, при нормальных условиях движения контактируют с дорогой только на относительно небольших пятнах контакта, где шины встречаются с дорогой. Это огромное давление на эти пятна контакта и дороги, по которым они движутся.

                  Исследование, проведенное Главным бухгалтерским управлением США (GAO), показало, что дорожный ущерб, нанесенный одним 18-колесным транспортным средством, был эквивалентен ущербу, нанесенному 9600 автомобилями. (GAO: Чрезмерный вес грузовика: дорогое бремя, которое мы больше не можем себе позволить) Исследование, похоже, основывало свои расчеты на количестве осей на автомобиль.Исследование показало, что, по сути, повреждение дороги было связано с 4-й степенью относительных нагрузок. Это означает, что если одно транспортное средство несет нагрузку 1500 фунтов на ось, а другое — 3000 фунтов на каждую ось, то повреждение дороги, вызванное более тяжелым транспортным средством, будет не в два раза больше, а в 2 раза больше (2x2x2x2 = В 16 раз больше дорожных повреждений, чем у более легкого автомобиля).

                  Или там, где 18-колесный автомобиль с грузом весом 80 000 фунтов сравнивается с легковым автомобилем весом 4 000 фунтов, грузовик в 20 раз тяжелее автомобиля.Но с учетом 4-й степени относительных нагрузок полуавтомат нанесет в 160 000 раз больше повреждений, чем автомобиль. (Но мой простой расчет не учитывает влияние какого-либо распределения веса, вызванного большим количеством осей на большой установке.)

                  Давайте вместо этого сравним легковой автомобиль и велосипед, оба с двумя осями. Скажем, байк и его гонщик весят 200 фунтов, а автомобиль — 4000 фунтов. Вес автомобиля также в 20 раз больше, чем у мотоцикла и гонщика, а нанесенный дорожный ущерб будет в 160 000 раз больше.

                  На основании своего исследования GAO пришло к выводу, что «тяжелые и тяжеловесные грузовики являются основной причиной ухудшения состояния шоссе». И что их разрушительное воздействие ясно показывает, что грузовики являются основной причиной ухудшения состояния дорог, связанного с дорожным движением. Из-за непропорционального воздействия более тяжелых грузов на проезжую часть, даже небольшой процент большегрузных грузовиков значительно сократит полезный срок службы автомагистралей США.

                  Адвокаты Pearland в ДТП в Denena Points, ПК, отмечают, что движение некоторых грузовиков уже было отключено от проезжей части.Возможно, вы заметили длинные грузовые поезда, загруженные бесконечными прицепами для грузовиков, и цистерны с грузом. Мы сомневаемся, что этот сдвиг в первую очередь вызван опасениями по поводу повреждения проезжей части. Скорее всего, это связано с постоянной нехваткой квалифицированных водителей грузовиков и большей легкостью и скоростью грузовых железнодорожных перевозок. Традиционные тягачи с прицепами по-прежнему должны транспортировать груз к железнодорожному узлу или от него.

                  В эпоху ухудшения дорожной инфраструктуры и сокращения бюджетов на модернизацию и ремонт дорог разумным решением для продления срока службы наших дорог было бы перенести еще больше грузовых перевозок с грузовиков на железнодорожные.И еще больше человеческого транспорта от легкового автомобиля к велосипеду. Но я сомневаюсь, что это произойдет в ближайшее время. Мы только начинаем видеть согласованные усилия, чтобы сделать городские пейзажи США более удобными для велосипедистов и пешеходов. А за пределами Манхэттена работать без легкового автомобиля в городах США просто непрактично.

                  Почти неизбежно, что рост населения и увеличение тупиковой ситуации потребуют от нас перемещения большего количества грузового транспорта с дорог на рельсы.Пришло время начать. Ожидание перехода, пока не станет слишком поздно и ситуация станет ужасной, означает лишь то, что будут внесены быстрые исправления и неадекватные решения, что приведет к почти немедленной потребности в дальнейших обновлениях и решениях.

                  Заболеваемость и смертность от дорожно-транспортных травм: результаты исследования глобального бремени болезней, 2017 г.

                  Введение

                  В первоначальной формулировке эпидемиологического перехода 1971 года Абдель Омран предположил, что страна может пройти через три фазы модели потери здоровья по мере улучшения его экономики.1 Страна переживет, во-первых, «эпоху эпидемий и голода», а, во-вторых, «эпоху отступающих пандемий». Третья фаза будет включать увеличение бремени «дегенеративных и антропогенных заболеваний», фаза, которую в своем обзоре 2002 года Саломон и Мюррей охарактеризовали как потерю здоровья от «рака, сердечно-сосудистых заболеваний и несчастных случаев» 2. отправная точка для анализа текущего глобального бремени дорожного травматизма и для исследования взаимосвязи между дорожным травматизмом и экономическим развитием.В последние годы бремя дорожно-транспортных травм стало предметом особого внимания на глобальных форумах. В марте 2010 года Генеральная Ассамблея Организации Объединенных Наций (ООН) провозгласила 2011–2020 годы Десятилетием действий по обеспечению безопасности дорожного движения3. В 2015 году Генеральная Ассамблея ООН определила цель 3.6 в области устойчивого развития как цель сокращения смертности и травматизма в результате дорожно-транспортных происшествий на 50 человек. % к 2020 году.4 Совсем недавно ВОЗ опубликовала Отчет о состоянии безопасности дорожного движения в мире за 2018 год и сосредоточила внимание на целях безопасности дорожного движения с целевыми показателями в Общей программе работы ВОЗ на 2019–2023 годы.5 Такие усилия, как Vision Zero, позволили развить перекрестные усилия в разных странах, от стран Европы до штатов Индии и городов США, для разработки парадигмы безопасности дорожного движения, направленной на снижение бремени дорожно-транспортных происшествий до нуля. 6 Европейский совет по безопасности на транспорте разработал доказательства на основе руководства по повышению безопасности на транспорте в Европе, в то время как Страховой институт безопасности дорожного движения в США провел исследования в области безопасности дорожного движения и профилей безопасности различных транспортных средств.В глобальном масштабе Международный транспортный форум разработал важные ресурсы для руководства повышением безопасности транспорта на глобальной основе с использованием различных видов транспорта. Сложность науки о безопасности дорожного движения настолько возросла, что теперь целые учебники сосредоточены на элементах безопасности дорожного движения, начиная от поведенческой науки и кончая экономическими взаимоотношениями. секторы здравоохранения, транспорта, академические исследовательские группы и другие агентства должны работать совместно с парадигмой системы безопасности над повышением безопасности дорожного движения.8 Измерение бремени дорожно-транспортного травматизма является важным компонентом продвижения этих инициатив.

                  Во многих других исследованиях бремя дорожно-транспортных травм измерялось с использованием различных методов и источников данных, включая обновленные данные исследования глобального бремени болезней (ГББ), отчеты ВОЗ по безопасности дорожного движения и отчеты или исследования, опубликованные другими группами. 9–12 Хотя прошлые исследования играет важную роль в продвижении инициатив по безопасности дорожного движения, также важно регулярно обновлять оценки бремени дорожно-транспортного травматизма.Обновления, которые включают последние годы, имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы эффекты экономического развития, новой политики и новых технологий безопасности можно было наблюдать и обсуждать с минимальной задержкой. Своевременность обновления оценок бремени дорожно-транспортного травматизма помогает гарантировать, что политики и исследователи ресурсов здравоохранения надлежащим образом сосредоточат свои усилия, а исторически обоснованная политика в отношении дорожного травматизма оказала влияние. Например, исследование бремени дорожно-транспортного травматизма в Иране в начале 2000-х годов привело к принятию новой политики, направленной на решение растущего бремени, в то время как в других странах, таких как США и Австралия, законодательство было сосредоточено на вождении в нетрезвом виде, требованиях к ремням безопасности, контролю скорости и транспортных средств безопасность, вероятно, способствовала снижению показателей смертности от дорожных травм в отдельных районах.13–16 В тех случаях, когда было принято законодательство о безопасности дорожного движения, успешная реализация такой политики также имеет решающее значение, и также неясно, в какой степени успешная политика в одном месте может быть столь же успешной в другом месте. Дорожные травмы являются уникальной причиной заболеваемости и смертности в глобальном масштабе, потому что в отличие от болезней и травм, в отношении которых может существовать значительный лаг между измерением бремени, реализацией политики и улучшением бремени, бремя дорожно-транспортного травматизма может быстро измениться, если такие меры, как законы о ремнях безопасности, опьянение правила вождения и улучшения инфраструктуры.17–20 Таким образом, важно продолжать регулярное обновление оценок состояния здоровья, измеряющих заболеваемость и смертность от дорожных травм, поскольку профилактика и лечение дорожных травм имеют решающее значение для устойчивого улучшения показателей здоровья населения и требуют подробного анализа для понимания социально-демографических моделей как а также географические тенденции с течением времени.

                  Исследование глобального бремени болезней, травм и факторов риска (ГББ) — это комплексная оценка потери здоровья для измерения заболеваемости и смертности от широкого спектра заболеваний, травм и факторов риска.11 12 21–24 В исследовании участвует глобальная сеть, состоящая из более чем 3500 сотрудников, которые обладают обширными знаниями о заболеваниях, травмах, факторах риска и местах. Исследование публикуется ежегодно, поэтому оценки часто обновляются новыми исходными данными и методологическими улучшениями. Исследование ГББ 2017 было опубликовано в 2018 году и включало дорожные травмы в качестве одной из 30 взаимоисключающих, в совокупности исчерпывающих причин смерти и инвалидности, связанных с травмами. В ГББ дорожные травмы включают травмы, полученные с участием автомобилей, пешеходов, мотоциклистов и велосипедистов.Исследование ГББ 2017 включало оценки заболеваемости и смертности от дорожно-транспортных травм с точки зрения заболеваемости, распространенности, количества лет, прожитых с инвалидностью (YLD), смертности от конкретных причин, потерянных лет жизни (YLL) и лет жизни с поправкой на инвалидность (DALY) для 195 стран и территории, все возрастные группы и оба пола, за годы с 1990 по 2017 год.

                  Целью настоящего документа является использование результатов исследования ГББ за 2017 год и основы для предоставления обновленной оценки глобального бремени дорожно-транспортного травматизма и выявления тенденций и закономерностей. это может быть полезно для политиков, организаций и частного сектора для предотвращения бремени дорожно-транспортного травматизма в будущем.

                  Методы

                  ГББ 2017 г.

                  ГББ 2017 г. Методы и результаты подробно описаны в литературе ГББ, включая описание аналитической схемы оценки, используемой для измерения смертности, ПЖЛ, заболеваемости, распространенности, ГЖД и ДАЛИ для каждой причины ГББ, включая травмы.11 12 21–24 Обзор основных методов исследования ГББ кратко изложен в дополнительном онлайн-приложении 1. Методологические компоненты, специфичные для оценки травм и дорожных травм в рамках ГББ, следующие.Все ключевые аналитические шаги выполняются для 1000 розыгрышей, а упорядоченные 25-е и 975-е значения окончательных оценок используются для определения 95% -ного интервала неопределенности (UI).

                  GBD Классификация травм

                  Наше определение дорожной травмы — это «взаимодействие пешехода на дороге с автомобилем, мотоциклом, велосипедом с педалями или другими транспортными средствами, приводящее к телесным повреждениям или смерти». Иерархия причин ГББ включает дорожные травмы в качестве внешней причины травм, подобных падению или отравлению.Эти внешние коды причин травм или « E-коды » обозначены как взаимоисключающие и в совокупности исчерпывающие в иерархии причин, что означает, что они включают все возможные причины смерти или инвалидности либо как конкретные травмы, либо как остаточные (« другие ») травмы. . Эти коды внешних причин травм вызывают коды характера травм, которые определяют телесные повреждения, вызванные внешней причиной травмы. Что касается кодов характера травм (например, черепно-мозговая травма (ЧМТ), которая может быть вызвана дорожной травмой), травмы были разделены на 47 взаимоисключающих и в совокупности исчерпывающих категорий характера травм с использованием глав S и T в Международной классификации болезней (МКБ) 10-го пересмотра и коды 800–999 в МКБ-9.Поскольку внешняя причина травмы, включая дорожную травму, может на самом деле не привести к телесным повреждениям, мы включаем в наш анализ заболеваемости только травмы, которые требовали той или иной формы медицинской помощи, которая обычно указывается в данных обследования дорожных травм и может выводится из использования нами больничных карт. Например, столкновение на малой скорости («изгиб крыльев»), которое не привело к телесным повреждениям водителей, пассажиров или прохожих, не будет считаться травмой в ГББ.

                  Смертность и YLL от дорожных травм

                  Методы исследования причин смерти приведены в литературе по исследованию ГББ.11 12 21–25 Ниже приводится краткий обзор этого процесса. Сначала был осуществлен доступ ко всем доступным источникам данных, и они были отображены в списке причин ГББ и иерархии причин. Источники данных о дорожных травмах включали записи актов гражданского состояния, устные вскрытия трупов, наблюдение за смертностью, переписи населения, опросы, записи из больниц и данные о моргах. Для дорожных травм мы использовали коды МКБ-9 E800.3, E801.3, E802.3, E803.3, E804.3, E805.3, E806.3, E807.3, E810.0-E810.6, E811.0-E811.7, E812.0-E812.7, E813.0-E813.7, E814.0-E814.7, E815.0-E815.7, E816.0-E816.7, E817.0-E817.7, E818.0-E818.7, E819.0-E819.7, E820.0-E820.6, E821.0- E821.6, E822.0-E822.7, E823.0-E823.7, E824.0-E824.7, E825.0-E825.7, E826.0-E826.1, E826.3-E826. 4, E827.0, E827.3-E827.4, E828.0, E828.4 и E829.0-E829.4, а также коды ICD-10 V01-V04.99, V06-V80.929, V82-V82 .9 и V87.2-V87.3. Во-вторых, мы перераспределили плохо определенные причины смерти на конкретные основные причины, включая дорожные травмы, с помощью процесса, известного как перераспределение мусорного кода.12 26 В-третьих, ансамблевые модели дорожных травм и каждого подтипа были проведены с использованием ансамблевого моделирования GBD Cause of Death (CODEm) программное обеспечение.CODEm использует пять принципов для построения модели причины смерти, основанной на тестировании множества возможных моделей, которые были пропущены через несколько классов моделирования с использованием массива ковариат27. Затем ансамбль наиболее эффективных моделей строится на основе нестандартных моделей. — проверка достоверности образца. Ковариаты, использованные в моделях, включали распределенный лагом доход на душу населения (сглаженный ряд ВВП на душу населения), образование на душу населения в годах, потребление алкоголя в литрах на душу населения, показатель выращивания опиума, плотность населения более 1000 на квадратный километр, суммарное значение воздействия насильственных травм, социально-демографический индекс (SDI) и индекс доступа и качества здравоохранения.Смертность по каждой причине затем масштабируется таким образом, чтобы сумма смертей по причинам равнялась общему количеству смертей, что обеспечивает внутреннюю согласованность оценок ГББ. На последнем этапе ПЖЖ в результате дорожных травм и каждого подтипа рассчитываются путем умножения количества смертей на ожидаемую остаточную продолжительность жизни в возрасте смерти из стандартной таблицы смертности модели ГББ 2017. YLLs измеряют количество потерянных лет жизни, когда смерть наступает в возрасте, меньшем, чем ожидаемая продолжительность жизни; например, если ожидаемая остаточная продолжительность жизни в возрасте 25 лет составляет 60, то 60 лет жизни теряются, когда человек умирает в возрасте 25 лет.

                  Заболеваемость, распространенность и YLD из-за дорожных травм

                  Оценка нефатальных исходов травм (заболеваемость, распространенность и YLD) при ГББ подробно описана в соответствующих публикациях.11 Резюме приводится ниже. Мы использовали DisMod-MR 2.1 (инструмент описательной эпидемиологической мета-регрессии) для моделирования данных о заболеваемости дорожно-транспортными травмами из записей отделений неотложной помощи и больниц, а также данных обследований для оценки заболеваемости по местоположению, году, возрасту и полу. Эти модели были проведены для каждого подтипа дорожных травм.Мы использовали показатели смертности от конкретных причин и данные о заболеваемости для расчета дополнительных показателей смертности после травмы, поскольку DisMod-MR 2.1 функционирует в рамках компартментальной структуры, так что все случайные случаи травм должны объясняться смертью, сохранением преобладания или переходом в ремиссию. Наше предположение о том, что показатели летальности выше в условиях с низким уровнем дохода, реализовано путем добавления распределенного по лагу дохода на душу населения в качестве ковариаты избыточной смертности, что вызывает отрицательную взаимосвязь между доходом и смертностью.Это предположение основано на наблюдении, что более сложные формы лечения, такие как отделения интенсивной терапии (ОИТ), поддержка искусственной вентиляции легких и хирургическое вмешательство, могут потребоваться при травмах с высокой степенью остроты зрения, возникших в результате дорожных травм.

                  После того, как модели причин заболеваемости были построены для каждого типа дорожных травм, мы разделили частоту причин на стационарную и амбулаторную заболеваемость на основе коэффициента, полученного в DisMod-MR 2.1 в местах, где были оба типа данных. Обе эти серии затем прошли следующие этапы.Мы разработали иерархию тяжести типов травм, используя объединенные наборы данных последующих исследований из Китая, Нидерландов и США, где состояние здоровья через 1 год после травмы можно было сопоставить с существующими весами инвалидности ГББ28–34. иерархия использовалась для определения травмы, которая может вызвать наибольшую инвалидность в том случае, если дорожная травма приведет к нескольким типам травм (например, рассечение спинного мозга и перелом запястья).

                  Далее, признавая, что инвалидность в результате травм определяется характером травмы, а не причиной травмы, мы оценили долю дорожных травм, которые привели бы к тому, что каждый тип травмы будет наиболее тяжелым.Мы вычислили эти пропорции, используя методы регрессии Дирихле в данных больниц и отделений неотложной помощи с двойным кодом, где можно было определить как причину, так и природу. Этот процесс и использованные источники данных описаны более подробно в других исследованиях ГББ35. Каждая матрица причинно-следственных связей была специфичной для госпитализации и травм, требующих оказания другой медицинской помощи, стран и территорий с высоким / низким уровнем дохода, мужчин / женщин и возрастной категории. Получение этих матриц таким образом по отдельности позволяет варьировать по этим переменным.Затем мы применили эти пропорции к нашей частоте причин травм из DisMod-MR 2.1, чтобы оценить частоту возникновения причинно-следственных связей. Мы преобразовали эти оценки в распространенность, используя среднюю продолжительность для каждого типа травм, а также для стационарных и амбулаторных травм из Голландской системы надзора за травмами с дополнением из экспертных оценок краткосрочной продолжительности категорий травм, количество которых было недостаточно. в голландском наборе данных и для нелеченых травм.31 Мы измерили вероятность долгосрочной (постоянной) нетрудоспособности, чтобы учесть постоянство таких состояний, как травма спинного мозга, в отличие от более краткосрочного выздоровления при таких состояниях, как перелом малоберцовой кости. Вероятность долгосрочной нетрудоспособности была основана на анализе долгосрочных последующих исследований. 28–34 Затем была рассчитана долгосрочная распространенность на основе решателя обыкновенного дифференциального уравнения, используемого в DisMod-MR 2.1 для включения параметров заболеваемости и заболеваемости. риск долгосрочной смертности для состояний характера травмы с повышенным риском смертности (например, черепно-мозговая травма), при котором распространенность правильно оценивается после учета избыточного риска смертности.Наконец, мы рассчитали YLD, умножив распространенность состояния здоровья, определяемого в этом процессе как характер травмы, и вес инвалидности, который был сопоставлен с этими травмами в предыдущем исследовании ГББ.36 Наконец, по всем причинам ГББ , для учета распределения коморбидности в популяции применяется поправка на коморбидность.11

                  Социально-демографический индекс

                  SDI — это показатель, основанный на индексе человеческого развития, который включает доход на душу населения, средний уровень образования и общий коэффициент фертильности до 25 лет.Низкие значения SDI соответствуют низкому доходу на душу населения, низкому уровню образования и высокой рождаемости в возрасте до 25 лет, а высокие значения соответствуют более высокому доходу на душу населения, более высокому уровню образования и более низкой фертильности в возрасте до 25 лет. Мы свели в таблицу некоторые результаты этого исследования по квинтилям SDI, чтобы определить социально-экономические модели бремени дорожно-транспортного травматизма.

                  Рекомендации по составлению точных и прозрачных отчетов об оценках здоровья (GATHER) Соответствие

                  Это исследование соответствует рекомендациям GATHER (см. Дополнительное онлайн-приложение 2).Анализы проводились с использованием Python версии 2.7, Stata V.13.1 или R версии 3.3. Статистический код, используемый для оценки ГББ, общедоступен на сайте healthdata.org.

                  Результаты

                  Сводные результаты выглядят следующим образом. Дополнительные результаты по возрасту, полу, году, местоположению, причине и характеру травмы доступны на сайте healthdata.org. Онлайн-ресурсы также позволяют измерять изменения между разными годами, например, между 2007 и 2017 годами по сравнению с 1990 и 2017 годами, а также просматривать источники данных, использованные в ГББ 2017.

                  Заболеваемость

                  В онлайн-таблице дополнительного приложения 1 показаны данные о заболеваемости для всех возрастов и стандартизованные по возрасту коэффициенты заболеваемости за 2017 год, а также процентное изменение стандартизованных по возрасту коэффициентов дорожно-транспортного травматизма с 1990 по 2017 год. В странах среднего квинтиля SDI наблюдался самый высокий рост показателей заболеваемости с 1990 по 2017 год — на 53,3% (95% UI от 47,1 до 59,4). Высокий SDI был единственным квинтилем, в котором уровень заболеваемости снизился в течение этого периода времени, со снижением на 16.5% (от 11,9 до 21,0). На рисунке 1 показаны новые случаи и стандартизованные по возрасту коэффициенты дорожных травм за 2017 год, а также процентное изменение стандартизированных по возрасту коэффициентов заболеваемости в период с 1990 по 2017 год по странам и территориям. Во всем мире стандартизованный по возрасту коэффициент заболеваемости составил 692 (от 605 до 786) на 100000 человек в 2017 году, что на 11,3% (с 6,4 до 15,8) с 1990 по 2017 год и соответствует 54 192 330 (47 381 583 до 61 645 891 человека). ) новых случаев в 2017 году. Стандартизированные по возрасту коэффициенты заболеваемости снизились с 1990 по 2017 год в 109 из 195 стран и территорий, при этом наибольшее снижение произошло в Южной Корее, Ираке и Португалии, где они снизились на 40.6% (от 33,3 до 46,6), 40,4% (от 34,5 до 45,2) и 38,8% (от 31,9 до 45,5) соответственно.

                  Рисунок 1

                  Случаи дорожно-транспортных происшествий, стандартизованные по возрасту коэффициенты заболеваемости и процентное изменение дорожных травм в период с 1990 по 2017 год по странам.

                  Регионами с самыми высокими стандартизованными по возрасту показателями заболеваемости в 2017 г. были Центральная Европа (1467 (1297–1687)), Австралазия (1304 (1157–1480)) и Восточная Европа (1193 (1022–1405)). Среди 21 региона ГББ в 10 наблюдалось значительное снижение стандартизованных по возрасту показателей заболеваемости, в 9 регионах наблюдалось значительное увеличение стандартизованных по возрасту показателей заболеваемости (при этом наибольший рост отмечен в Восточной Азии и Океании), а в остальных двух регионах не произошло значительных изменений в показателях заболеваемости. стандартизованные по возрасту коэффициенты заболеваемости (Центральная Европа и Центральная Азия).Стандартизованные по возрасту коэффициенты заболеваемости больше всего снизились с 1990 по 2017 год в Азиатско-Тихоокеанском регионе с высоким уровнем доходов, снизившись на 28,3% (с 23,5 до 33,2), а наибольший рост наблюдался в Восточной Азии, где он увеличился на 111,2% (с 101,4 до 120,8). Что касается возрастной структуры, на рисунке 2 показаны глобальные повозрастные коэффициенты заболеваемости для каждой возрастной группы с разбивкой по полу в 2017 году. Этот рисунок подчеркивает, что частота дорожно-транспортных травм в значительной степени сконцентрирована в группах молодого и среднего возраста и что показатели заболеваемости среди мужчин выше, чем среди женщин. , особенно в молодом возрасте.

                  Рисунок 2

                  Распределение по возрасту и полу дорожно-транспортных травм во всем мире в 2017 году.

                  Смертность от конкретных причин

                  В онлайн-таблице дополнительного приложения 2 показаны смертность всех возрастов и стандартизованные по возрасту коэффициенты смертности за 2017 год, а также процентное изменение стандартизованных по возрасту коэффициентов с 1990 по 2017 год. В глобальном масштабе стандартизованный по возрасту коэффициент смертности составил 15,8 (от 15,2 до 16,3) на 100 человек. 000 в 2017 году, что соответствует 1 243 068 (от 1 191 889 до 1 276 940) смертей в 2017 г. и представляет собой 29.Снижение стандартизованного по возрасту коэффициента смертности с 1990 по 2017 год на 0% (с 25,0 до 33,6). С географической точки зрения на диаграмме 3 показаны смертность и стандартизованный по возрасту коэффициент смертности от дорожных травм в 2017 году и процентное изменение в период с 1990 по 2017 год. Общая картина показывает, что уровень смертности от дорожных травм в 2017 году был самым высоким в отдельных странах Северной Африки, Ближнего Востока и юга Африки к югу от Сахары.5 (от 50,7 до 111,2) смертей на 100 000), Сомали (51,1 (от 27,8 до 72,0)) и Объединенные Арабские Эмираты (49,9 (от 39,5 до 61,1)). Наибольшее количество смертей было зарегистрировано в Китае: по оценкам, в 2017 году произошло 261 802 (247 924–273 651) смертей.

                  Рисунок 3

                  Смертей, стандартизованные по возрасту коэффициенты смертности и процентное изменение в период с 1990 по 2017 год в разбивке по странам от дорожных травм.

                  YLD, YLL и DALY

                  В онлайн-таблице дополнительного приложения 3 показаны подсчеты, стандартизованные по возрасту коэффициенты и процентное изменение YLD, YLL и DALY в отношении дорожно-транспортных травм с 1990 по 2017 год.Во всем мире в 2017 году дорожные травмы привели к 57 638 366 (от 55 500 786 до 59 369 191) YLL, 10 159 667 (7 272042 до 13 618 818) YLD и 67 798 033 (от 64 337 599 до 71 454 968) DALY. , что отражает стандартизованные по возрасту коэффициенты: 745 (от 718 до 767) на 100 000, 126 (от 90 до 169) и 871 (от 828 до 917), соответственно. Стандартизованные по возрасту YLL и DALY снизились на 34,4% (с 30,4 до 38,5) и 30,8% (с 26,9 до 35,0), соответственно, в период с 1990 по 2017 г., в то время как стандартизованные по возрасту YLD увеличились на 2,2% (с 0,3 до 4,0). Регион с самым высоким стандартизированным по возрасту показателем DALY — это Центральная Африка к югу от Сахары с 1720 (1448–1999) DALY на 100 000, что составляет 1564 (1302–1834) YLL и 156 (114–204) YLD.

                  Отношение смертности к заболеваемости (MIR)

                  На рисунке 4 показаны отношения стандартизированных по возрасту коэффициентов смертности к стандартизованным по возрасту коэффициентам заболеваемости по регионам в 1990 и 2017 годах, что приблизительно соответствует риску смерти при дорожно-транспортной травме. На этом рисунке показано, как MIR меняются в зависимости от времени и местоположения. В странах Карибского бассейна был самый высокий показатель MIR в 2017 году, а в Австралии — самый низкий, что соответствует описанной выше структуре процентных долей DALY, вызванных YLD. Хотя MIR существенно различается по регионам, с 1990 по 2017 год он также снижался во всех регионах.

                  Рисунок 4

                  Изменения в соотношении смертности к заболеваемости по регионам ГББ с 1990 по 2017 гг. ГББ, Глобальное бремя болезней.

                  Характер травм, вызванных дорожно-транспортными травмами

                  Средний глобальный вес инвалидности, использованный при вычислении YLD после корректировки на коморбидность, составил 5,8%. На рисунке 5 показано распределение травм по стандартизованной по возрасту распространенности по регионам. Этот рисунок показывает, что категория травм, включающая переломы надколенника, большеберцовой кости, малоберцовой кости или голеностопного сустава, является основной причиной инвалидности для жертв дорожных травм.ЧМТ также является важным фактором потери здоровья в результате дорожных травм во всех регионах мира.

                  Рисунок 5

                  Распределение наиболее тяжелого характера травм в результате дорожно-транспортных происшествий по регионам в 2017 году. ЧМТ, черепно-мозговая травма.

                  Обсуждение

                  В Глобальном отчете о состоянии безопасности дорожного движения за 2018 год, опубликованном ВОЗ, отмечается важный прогресс в инициативах по безопасности дорожного движения, достигнутых на страновом уровне, таких как новое законодательство, ориентированное на безопасность дорожного движения, обновленные стандарты и технологии транспортных средств, а также доступ к помощь при травмах.5 Например, в 123 из 175 стран, включенных в отчет, были приняты передовые законы в области безопасности дорожного движения по крайней мере для одного из ключевых факторов риска дорожно-транспортного травматизма, и в отчете отмечается прогресс, например, принятие дополнительных странами законодательства и политики. связанных с вождением в нетрезвом виде, использованием мотоциклетных шлемов и детских удерживающих систем. В этом исследовании мы обнаружили, что, несмотря на глобальный рост числа случаев дорожно-транспортного травматизма в период с 1990 по 2017 год, смертность от конкретных причин снизилась за тот же период времени, что, вероятно, отражает многие из этих основных улучшений на страновом уровне, как описано ВОЗ.Из этого итогового вывода можно сделать вывод о нескольких важных моментах.

                  Во-первых, наблюдение роста заболеваемости и снижения смертности на глобальном уровне означает, что, хотя дорожные травмы становятся все более частыми, вероятность смерти людей, получивших дорожные травмы, снижается. Вероятно, что по крайней мере часть увеличения заболеваемости может быть объяснена широким расширением доступа к моторизованному транспорту и его использования во всех точках мира за период времени данного исследования, включая изменение типов моторизованного транспорта (например, из от велосипедов к мотоциклам).Это наблюдение может также означать общее улучшение показателей летальности. На улучшение показателей летальности могут повлиять два общих процесса. Во-первых, возможно, что улучшения в инфраструктуре, законы о вождении, такие как законы о ремнях безопасности и повышение безопасности транспортных средств, привели к тому, что со временем тяжесть инвалидности, полученной в результате дорожных травм, будет снижаться. Например, водитель, который участвовал в дорожно-транспортном происшествии в 1990 году, мог с меньшей вероятностью быть пристегнутым ремнем безопасности, чем водитель в 2017 году, что могло увеличить вероятность более серьезных травм и смерти в 1990 году по сравнению с 2017 годом, при прочих равных. равный.Точно так же улучшения инфраструктуры, такие как улучшение дорог, ограждений и уличных фонарей, особенно в развивающихся странах, могли привести к снижению заболеваемости и смертности в каждом случае дорожно-транспортного травматизма, даже если общее число случаев увеличивается из-за таких факторов, как повышение уровня заболеваемости. вождение37 38 Второй возможный фактор, который может привести к снижению смертности, — это улучшение доступа к медицинской помощи после дорожно-транспортного происшествия. Например, добавление служб скорой помощи, строительство травматологических центров и обеспечение доступа к неотложной медицинской помощи для всех групп населения, вероятно, будут полезны с точки зрения повышения выживаемости при дорожно-транспортных происшествиях, что было продемонстрировано в местах, где развиваются системы травматологии.39 Достижения в области оказания помощи при травмах за последние три десятилетия привели к тому, что улучшенные технологии визуализации и диагностики стали более доступными для населения во всем мире, а исследования в области реанимации травм привели к лучшему пониманию патологии, которая может возникнуть при дорожной травме, хотя и после травм. травм на дорогах остается предметом постоянных исследований40. 41 Вероятно, что на предполагаемое улучшение показателей смертности также повлияло улучшение качества и доступа к медицинской помощи в глобальном масштабе.Среди квинтилей SDI одно исключение из этой тенденции произошло в квинтиле с самым высоким SDI, в котором наблюдалось снижение как заболеваемости, так и смертности, что позволяет предположить, что сопутствующие улучшения могут быть возможны по мере продолжения социально-экономического развития во всем мире.

                  Во-вторых, хотя мы обнаружили глобальное улучшение показателей смертности, несмотря на рост заболеваемости, мы также наблюдали значительную неоднородность по странам и регионам. Несмотря на глобальное улучшение показателей смертности, во многих странах в течение этого периода исследования наблюдался рост стандартизованной по возрасту причины смертности от дорожных травм.Например, Парагвай, Чад, Лесото, Пакистан, Монголия и Северная Корея испытали рост смертности от дорожных травм, подчеркнув, что, несмотря на глобальные улучшения, важно проводить исследования политики здравоохранения в тех областях, где смертность от дорожных травм все еще увеличивается. Например, для пациентов с травмой средней и тяжелой степени тяжести, получавших лечение в травматологическом центре 1-го уровня в США, риск смерти снизился на 25% по сравнению с теми, кто обратился в нетравматический центр, что поднимает вопрос о том, может ли развитие медицинской инфраструктуры привести к аналогичным улучшениям в странах с низким уровнем дохода.40 Возможно, что часть бремени дорожно-транспортного травматизма может быть уменьшена за счет законодательства (например, законы о ремнях безопасности), инфраструктуры и инженерных сооружений (например, дорожное строительство) и модификаций поведения (например, вождение в состоянии алкогольного опьянения). Тем не менее, также вероятно, что все еще существуют неустановленные факторы, которые приводят к возникновению дорожных травм и смертности, особенно потому, что эти тенденции, вероятно, определяются широким спектром факторов, начиная от патофизиологии травм и кончая автомобильной инженерией и социальным поведением. Будущие исследования дорожно-транспортного травматизма могут выиграть от более всестороннего обобщения того, как различные причины и модификаторы влияют на эти результаты, подобно тому, как наше понимание рака, инфекционных заболеваний и сердечно-сосудистых заболеваний выиграло от лабораторных, трансляционных и популяционных исследований.

                  В-третьих, мы обнаружили, что изменения в заболеваемости и смертности менялись в зависимости от развития. В частности, страны и территории в среднем квинтиле SDI испытали наибольший рост стандартизованной по возрасту заболеваемости в период с 1990 по 2017 год, в то время как местоположения с низким квинтилем SDI увеличились меньше, а местоположения квинтиля с высоким SDI фактически снизились с точки зрения заболеваемости. Эти результаты напоминают фазы перехода, описанные в литературе по эпидемиологическому переходу, где бремя болезней и травм в стране модулируется в зависимости от того, находится ли страна в спектре развития.Например, Папуа-Новая Гвинея и Мьянма, страны с низким и средним SDI, соответственно, испытали значительный экономический рост за последнее десятилетие42. Обе страны также испытали рост числа дорожно-транспортных травм за последние 10 лет, в то время как бремя инфекционные заболевания снизились. Опыт этих стран подтверждает идею о том, что в то время как страны переходят к более стабильной экономике, дорожные травмы становятся более обременительными. Интересно, что есть свидетельства того, что сокращение дорожно-транспортного травматизма положительно влияет на ВВП на душу населения, поэтому у развивающихся стран есть стимул уделять приоритетное внимание инициативам в области безопасности дорожного движения и предотвращения травматизма.43 год

                  В-четвертых, впервые в исследовании ГББ мы смогли оценить бремя дорожных травм с точки зрения типов инвалидности, вызванных дорожными травмами. В частности, мы обнаружили, что наиболее частой травмой, полученной в результате дорожной травмы, во всех регионах был перелом надколенника, большеберцовой / малоберцовой кости или голеностопного сустава, и что в большинстве регионов ЧМТ средней / тяжелой степени были следующей ведущей причиной инвалидности в дорожных травмах. Это важные результаты по двум причинам. Переломы нижних конечностей могут потребовать хирургического вмешательства, чтобы избежать долгосрочной нетрудоспособности, что подчеркивает важность современных медицинских услуг, включая хирургические услуги, доступные во всех регионах мира.Кроме того, эти результаты показывают, как инвалидность в результате дорожных травм может привести к пожизненной потере здоровья в виде таких состояний, как ЧМТ, которые могут иметь необратимые последствия для здоровья, подчеркивая важность превентивных стратегий для снижения бремени дорожных травм в будущем.

                  У этого исследования было несколько ограничений. Во-первых, как и в других исследованиях исследования ГББ, на неопределенность показателей заболеваемости и смертности от дорожно-транспортных происшествий влияет доступность данных. В странах и территориях с отсутствующими или разреженными данными структура моделирования больше полагается на ковариаты и другие местоположения, в которых есть данные, что приводит к большей неопределенности в отношении точечных оценок.Расширенные пользовательские интерфейсы означают, что читатели и политики должны проявлять большую осторожность при работе с этими результатами. Чтобы устранить это ограничение, системы здравоохранения в будущем должны уделять приоритетное внимание стратегиям сбора хороших данных, чтобы помочь повысить точность будущих исследований бремени дорожно-транспортного травматизма. Текущие ограничения данных, различия в моделировании и перераспределение мусорного кода, особенно для регионов с редкими или отсутствующими данными, вероятно, являются причиной значительной разницы между оценками глобальной смертности от ВОЗ, которые оцениваются в 1.35 миллионов смертей в 2016 г. и ГББ 2017 г., по которым оценивается 1,25 миллиона смертей в 2016 г. Во-вторых, как описано в другой литературе ГББ по оценке травматизма, текущий процесс отнесения инвалидности к случаю дорожно-транспортного травматизма требует прогнозирования самой инвалидизирующей травмы, которая возникает в результате дорожная травма, без учета возможности того, что в результате дорожной травмы могут возникнуть множественные травмы. В будущих исследованиях исследования ГББ разработка методов выявления всех форм инвалидности в результате дорожных травм может помочь измерить общее бремя потери здоровья в этих условиях.Наконец, общее ограничение оценки травм без смертельного исхода в исследовании ГББ 2017 заключалось в том, что долгосрочные последующие исследования, использованные для определения иерархии тяжести травм и вероятности длительной нетрудоспособности, доступны только в некоторых странах. В будущих обновлениях ГББ следует сосредоточить внимание на добавлении дополнительных данных для информирования этого аналитического процесса.

                  Заключение

                  Это исследование дополнительно подтверждает основные положения, выделенные ВОЗ в Глобальном отчете о состоянии безопасности дорожного движения за 2018 год. В частности, несмотря на снижение уровня смертности, дорожный травматизм остается критически важной причиной заболеваемости и смертности во всем мире, и необходимы дополнительные исследования, чтобы лучше измерить и понять, как можно предотвратить дорожный травматизм, особенно в развивающихся странах.Инвестирование в превентивные меры, а также обеспечение доступа жертв дорожно-транспортных происшествий к получению травм и медицинской помощи могут способствовать сокращению бремени дорожно-транспортного травматизма в будущем.

                  Что уже известно по этому вопросу

                  • Известно, что дорожные травмы являются основной причиной потери здоровья во всем мире, как с точки зрения заболеваемости, так и смертности.

                  • Несмотря на то, что в некоторых местах был достигнут прогресс в уменьшении потери здоровья в результате дорожных травм, во всех регионах мира, в том числе в регионах с низким и средним уровнем доходов, по-прежнему наблюдается значительный уровень заболеваемости и смертности.

                  Что добавляет это исследование

                  • Число случаев дорожно-транспортного травматизма увеличилось во всем мире с 1990 по 2017 год, в то время как смертность снизилась.

                  • Тенденции соотношения смертности к заболеваемости дорожно-транспортными травмами варьировались в зависимости от региона мира в период с 1990 по 2017 год.

                  • В настоящее время оценивается конкретный тип телесных повреждений, возникающих в результате дорожных травм, с наиболее распространенными характер травмы, полученной в результате дорожных травм, — перелом надколенника, большеберцовой или малоберцовой кости или лодыжки.

                  Благодарности

                  Бадави выражает признательность за поддержку со стороны Агентства общественного здравоохранения Канады. К. Дерибе благодарит за поддержку грантом Wellcome Trust [номер гранта 201900] в рамках своей международной промежуточной стипендии. М. Яковлевич признает, что сербская часть этого взноса была профинансирована Министерством образования, науки и технологического развития Республики Сербия через грант OI 175. Р. Табарес-Сейседос выражает признательность за поддержку, частично предоставленную грантом PROMETEOII / 2015/021 от Generalitat Valenciana и национальный грант PI17 / 00719 от ISCIII-FEDER.С. Альджунид благодарит за поддержку Международный центр каземики и клинического кодирования, медицинский факультет Национального университета Малайзии и Департамент здравоохранения.

                  alexxlab / 28.08.2020 / Разное

                  Добавить комментарий

                  Почта не будет опубликована / Обязательны для заполнения *