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交通安全日:认真对待交通事故的数据周期
在一些交通事故中,人们不得不眼睁睁看着伤者在等待送医时死亡。这是一个艰难的过程。
缩短送医时间有时会救人一命。从数字来看,在非洲加纳第二大城市库马西,事故后送医大约要一小时四十分钟,会有一半的人在等待中死亡;而在西雅图,等待的时间约为半小时,有五分之一的人在这个时间内死亡。
交通事故一旦发生,就开启了它的数据周期。这个周期的前半段,是和时间赛跑,时间是衡量交通技术专业性的主要指标,而后半段的创伤治疗则与社会能力有关。伤者送医之后,一些人会恢复,而一些人会留下终身残疾,甚至死亡。因此,交通事故救援、调查、改进的专业程度,以及过程的公开、公平性,有时会成为社会关注焦点。好的做法会抚平伤痛,而不妥当的处理则会使事故成为隐雷。
对交通事故处理能力的提高,通常要依赖对交通事故的全生命周期调查和保留的数据档案。
国家交通安全水平的提高,要靠调查水平的提高。这要求记录真实数据,并用真实数据来说话。这个准则贯穿着交通事故的救援、调查和改进的全过程。
救援
交通安全有四个基本支撑柱:执法、教育、工程、救援。其中,救援最重要的指标是时间,贯穿了发现、确认、派遣、医疗救助等全过程。
时间是一个通用指标,在交通领域的很多场合都适用。譬如这几年兴起的交通大脑或者智能交通等应用中,时间指标不可缺少。在各种“大脑”或智能交通发布会上,经常提到“感知”,而感知的第一个指标就是时间,比如多长时间感知到,以及之后的感知深度或细度等延伸指标。
不过,无论在我国的传统交通控制领域,还是新兴的交通大脑知识,都有意无意地遗漏了时间指标,这使得救援技术的发展难以与智能交通或交通大脑共用资源。不提时间指标的智能交通或交通大脑,还称得上是智能运输系统吗?
救援的前半段是发生、发现、确认、信息处理和周知(向参与救援单位的信息告知)、车辆及人员派遣等。事故从发生到发现,一些国家对时间提出了明确且刚性的要求,譬如在一些长隧道里,10秒内要发现事故,1分钟确认并启动处理和周知;又譬如在市区范围,要求5分钟以内发现并确认事故,之后3分钟内要出动救援车辆和人员,等等。
中国正在大量投资智能交通或交通大脑,无疑应该将发现时间或者感知时间作为一个基本刚性条件纳入,并以此作为验收标准。否则,投资这样的系统并没多大意义。连事故都不能及时发现,怎么能指望这些系统解决城市拥堵问题呢?
不过,比时间指标更难的,是救援所需要的跨部门协调。
参与救援的部门有警察、道路部门、医疗部门、工程部门、电信部门、保险机构等。这些单位经常有自己独立的系统,不过,作为救援的成员单位,它们需要在事故发生时,临时糅合为一个团队来运作。因此,要实时响应并快速建立一套独立的机制和系统,以有效组织运作临时团队。许多发达国家在上世纪末就投入了大量人力和资金,实现了这样的机制和系统,而且,每年都在持续投入人力和资金。
对救援来讲,即使一年只缩短一秒平均值,也是了不起的成就,值得花费上亿资金的投入。国内一些城市,也在提交通安全的“零愿景”。殊不知零愿景背后需要知识积累和长期资金支撑,没有这些和“实事求是”的精神,零愿景只是个轻飘飘的口号。
美国运输部将交通事故的紧急救援提升到了国土安全的层面,美国智能运输系统协会(ITS America)协会和运输部下属的美国道路交通安全管理局(NHTSA)在《国家ITS计划:十年展望》((National ITS Program Plan:A Ten-Year Vision)中指出:包含紧急救援在内的智能运输系统能够促进国家安全,保护国民生命安全。在救援的整合上,通过美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission,FCC)对电信业提出了呼救电话信息传送的要求,救援部门可以及时了解来电号码、来电人、大致地点,以缩短救援的确认时间;还要求政府建立跨平台信息协作,譬如以911报警电话应急管理部门牵头,连接各参与机构的内部网络,获取参与各方的内部当班信息,包括救援人员、车辆、装备、医疗设备等信息,便于临时统一调配资源,支持现场救援。
事故发生后,如果没有足够的相互衔接,没有信息通畅,没有平时的演练,救援现场一团乱是必然的。有准备,才能确保有作为。
日本则由官办的社团法人“新交通管理协会”(UTMS, Universal Traffic Management Society of Japan)主导,推行了以GPS技术为基础的救援系统HELP。HELP从接警开始,会及时汇总不同来源信息,并传送信息给所有协作部门。这个系统与交通控制系统合作,根据实时交通状况,开辟出救护车、消防车、警车的救援通道。以丰田牵头的一些民间组织,也开发对应的救援系统,形成官民协作,降低社会成本,提高效率。
日本的HELP系统示意图
对救援来讲,所有参与方都要清楚自己该准备什么,该做什么。譬如消防部门要知道带什么工具,交通事故现场有没有起火;工程部门要知道碰撞的车辆有多重,开什么样的工程车过去,有没有危险化学品泄露;医疗部门要知道现场有多少人受伤,伤亡程度如何,等等。
这些信息需要在短时间内准确送达各部门,即便没有确定的数据,也要有可供参与部门判断的信息,如现场视频、照片、现场呼救录音等。而新闻中背着消防器材跑几公里救人的事迹,足以证明我们救援体系的缺憾。
救援一方面是个复杂的技术,另一方面是跨部门协作,而国内的救援在这两个方面迟迟不能突破,许多救援仍然依靠人在现场随机应变。
从一些事故现场的停车照片,可以看出大家的努力、敢于牺牲和无所适从。十几年前看到的救援现场停车混乱现象,至今仍然存在,而且救援期间有时还会发生二次事故。缺乏足够的知识培训和协作训练,基层工作人员似乎在用自己的生命去救人,这实在让人唏嘘痛心。
改善救援,还是需要决心、思路和机制。
缺乏足够的知识和训练,基层工作人员似乎在用自己的生命去救人。
调查和改进
事故的调查,是交通工程学科发展的基础动力之一。无论传统的道路路线或交通控制技术,还是这几年国内流行的完整街道、交通宁静化理念,都受益于对交通事故的调查和改进建议。
和救援一样,事故调查也是跨部门协作,改进的建议也需要跨部门落地。这些部门包括道路规划、设计、营运养护部门,也包括执法、教育、公共卫生、应急响应救援部门,还有更重要的决策者。其中包括政府、国营及民营机构和民间组织,也基本是那些参与救援的部门。
不过,由于职责不同,各个单位对事故调查会有不一样的理解,同一件事故会采用不同的描述方式,造成数据不一致、资料分散的现象,使得信息无法接续。从业者难以通过这些分散的资料了解单个事故或区域的情况,即便花了很大力气拼完一个事故,仍然会有缺失的资料,且深度也不够。
因此,经常可以看到一些由国家财政资助的国外交通安全研究文献。中国学者因为找不到国内足够的调查资料,只能研究发达国家的交通安全,为发达国家添砖加瓦。国内资料的完整性及可读性,无法支持严谨的科学研究,这些都是学者的无奈。
一起交通事故的全部资料,要能重现事故过程,要有讲清事故全貌的数据描述。
从事故发生开始,该事故的数据生命周期就开始了。一部分事故由于只是小额财产损失,当事人不会报警,只是通过私了或保险公司理赔的方式解决。这些事故不会出现在交警部门或110报警电话部门,但如果同一个地点发生过多类似的小事故,也许就是在为大事故积累可能性。因此,不能忽视这样的小事故。交通事故的调查系统里,应从保险公司或者车辆维修厂来获得数据,以了解道路、车辆或政策的缺陷。
如果已经建有完善的救援体系,事主报警的交通事故,大部分过程数据会保存在救援体系的系统里。而救援完成后,对道路、车辆的专业调查,对人员的医疗情况,以及死亡的善后和保险理赔,都会进入各自专业部门或机构的系统里。虽然,事故的数据生命周期没有结束,但已经开始分线运行,如果缺乏搜集数据的协调机制和协作系统,流程分散意味着不能获得后续的数据,事故调查就不得不终止。
在上世纪八十年代开始的全美数据系统基础上,美国运输部及下属的NHTSA1992年开始推动CODES(Crash Outcome Data Evaluation System)计划,从公共卫生机构、应急救援机构等机构,搜集、整合数据。这些数据整合产生的成果,已对道路安全法规的立法、路网的规划、保险政策等产生了重大影响。
当下热门的完整街道,其采用的道路指标(如道路的宽窄、右转弯缘石的半径选择、标志标线信号灯的形式和可读性)的改进,都受益于这些数据整合计划。
CODES连接的数据资料以及如何整合数据资料的示意图
类似这样的数据连接计划,在智能运输系统领域非常普遍。从数据的角度看,智能运输系统是数据采集流程和连接的系统框架。应急救援里有大量数据需要在各部门间交换,因此形成了一些交换格式。这几年从欧洲开始流行的发达国家的运输服务:易行即服务(MaaS,Mobility as a Service),也是在官民数据交换的基础上形成的。较为成熟的数据交换规范有许多,譬如Google公司发布的基于地图的公共运输信息反馈通用格式(GTFS,General Transit Feed Specification)。
交通事故数据的整合有许多用途。研究者可以这些数据里挖掘出规律,发现问题,还可以了解、搜集、整合救援方法的缺陷,改进救援系统框架;工程师可以从数据中了解规范及标准的问题,评估是否应改进具体条款,或者整改道路以增进道路的实质安全;决策者可以从数据中了解并制定合理的政策,甚至修改立法。
结语
交通事故里,无论救援、调查还是改进,都是艰难且复杂的事,难点不仅在于复杂且跨专业的技术,更在于跨部门、机构、单位的协调和规则的确立。这些工作,需要有长期的资金和行政支持,需要足够实力的多学科团队,才有可能形成适合当下中国国情的机制和系统。
作为从业者,每次看到事故发生,心里总期望能有这样的机制和系统支撑事故的救援、调查和改进,然而,每次都发现,事故的数据周期比期待的要短。
作为从业者,多么希望国家能以充足的资金,寻找到真正有水平的多学科团队来开展这些工作,推动交通事故全生命周期的数据管理。
在这个交通安全日,祝福每位从业者,坚持理想,也时刻准备着。
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