2015年我国发生涉及人员伤亡的道路交通事故187 781起，道路交通安全形势仍然十分严峻。据统计数据，上述187 781起道路交通事故中，驾驶员交通违法行为导致的事故起数占总数的87.03%，可见驾驶员的驾驶行为直接关系到车辆和乘客的人身和财产安全，并影响到行驶在其周边其他车辆和人员的安全。同时不良驾驶行为也是引起车辆行驶燃料消耗量加大、车辆磨损等资源浪费情况的发生的重要原因。对驾驶行为进行评价，加强监管力度，能够在一定程度上避免道路交通事故以及不利于节能减排等情况的发生，使车辆保持良好技术状况。因此，着重提高驾驶员的安全与节能驾驶的意识和行为，对于改善道路运输安全与节能状况具有非常重要的现实意义^[1-2]。

目前全国范围内已大量建成和使用道路运输车辆卫星定位系统。现有对卫星定位数据应用方面主要集中在实现对车辆的位置、时间、运行速度等进行监控预警。而海量卫星定位数据所蕴含的丰富价值并没有得到充分挖掘利用。通过分析国内外相关文献可知，从卫星定位数据中可以进一步计算和提取出用于驾驶行为评价的安全指标和节能指标^[3-5]。

本研究主要基于道路运输行业和道路运输企业能够广泛采集到和使用的卫星定位数据，辅以车辆油耗和事故记录信息，围绕驾驶员的各类操作行为，提炼出较为典型的影响道路运输安全和节能减排的驾驶行为特征指标，并计算指标得分，建立驾驶行为安全与节能评价方法，实现对驾驶员安全与节能驾驶水平的评价和分析。

首先根据道路运输事故主要致因，找出影响道路运输安全的驾驶行为典型特征，建立驾驶行为安全评价指标；结合车辆运行燃料消耗量影响因素和驾驶节能操作规范，提取出节能驾驶行为评价指标^{[1-2, 6]}。在此基础上建立驾驶行为安全与节能评价模型，如图 1所示。

图 1 驾驶行为安全与节能评价模型 Fig. 1 Driving behavior safety and energy-saving evaluation model

利用现有的道路运输车辆卫星定位数据，结合道路运输企业均能够采集到的具体车辆油耗信息和车辆驾驶员的事故记录信息，本研究共计算和提取出10项安全与节能评价指标(其中，节能评价指标7项，安全评价指标7项)，供评价和分析使用^[6-7]，见表 1。

限于文章的篇幅，表 1中所涉及的各项三级评价指标的具体识别和计算方法参见研究项目所形成的各项技术报告等内容^[8-13]。

根据各运营企业对驾驶员考核制度、安全评价办法和相关法律法规，建立各项评价指标的得分标准^[7]。见表 2。

表 2 单项评价指标得分标准 Tab. 2 Single evaluation index score criterion

评价指标	得分标准
车速稳定性	标准差		y
超长怠速	超长怠速累计 时长/min		y=0.5y1+0.5y2
	超长怠速次数	y2=100-10n
急加速	急加速累计时长/s	y1=100-t	y=0.5y1+0.5y2
	急加速次数	y2=100-10n
急减速	急减速累计时长/s	y1=100-t	y=0.5y1+0.5y2
	急减速次数	y2=100-5n
超速行驶	超速累计时长/min	y1=100-t	y=0.5y1+0.5y2
	超速次数	y2=100-15n
疲劳驾驶	疲劳驾驶累计时长/min		y=0.5y1+0.5y2
	疲劳驾驶次数	y2=100-15n
怠速预热	怠速预热次数	y1=100-10n	y=0.5y1+0.5y2
	怠速预热累计时长/min
燃油消耗	百公里燃油消耗量系数		y
熄火滑行	熄火滑行次数	y1=100-20n	y=0.5y1+0.5y2
	熄火滑行累计时长/min
安全行驶里程	百万公里发生事故次数及等级系数
注：σ为标准差；n为次数；t为时长；K为百公里燃油消耗量系数，，其中N为百公里燃油消耗量定额，因本项目的研究范围主要针对道路运输企业的货车或者营运客车为主，在此预取N= 25L/(×102 km)(可根据企业实际生产情况进行调整)，L为当天实际的燃油消耗量，D为当天累计行驶里程。

表选项

需要说明的是，本研究的主旨是从卫星定位数据应用的角度提出一种对驾驶行为安全性和节能水平进行评价的可能方法，重点在于如何从各项指标及其变化趋势中进行驾驶行为的统计分析，因此，单项评价指标的得分标准计算公式、阈值以及后续指标权重定义的适当调整(根据道路运输行业和运输企业生产经营实际情况)，应可视为不影响本研究所提出的方法论的实践。

在驾驶行为安全与节能评价方法中，每个评价指标对驾驶员的驾驶评估结果的重要性不同，因此需要根据不同指标对驾驶员安全能力和节能水平的重要程度和影响强度，对其赋予权重，然后获得驾驶员的驾驶行为得分。权重赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着重要作用。

通过对比几种常规方法，结合道路运输行业管理现状，确定了利用道路运输行业研究部门、企业和管理机构的专家对各层次指标之间相对重要性进行打分判断，并根据层次分析法获得权重的评价方法^[14-18]。首先对同层次各指标之间相对重要性进行判断，为合理计，各指标之间相对重要性的判断结果主要参考了已公开技术文献的部分结果^[7]。在此基础上，再利用层次分析法获得权重。具体由以下基本步骤组成：

(1) 驾驶员安全与节能评价指标建立

如表 1所示，首先将驾驶员安全与节能评价指标分为安全评价指标、节能评价指标2个一级指标，并对其进一步细分得到车速稳定性、超长怠速、怠速预热、急加速、急减速、超速行驶、疲劳驾驶、百公里油耗、熄火滑行、安全行驶里程10个二级指标，再进一步细分得到17个三级指标。

(2) 构造比较判断矩阵并求指标的权重

利用1~9标度法，见表 3，通过对同一级别的评价指标重要程度相互比较，构建出对应的比较矩阵。因考虑第1级评价指标(安全、节能两大类宏观指标)相比具有同等重要性，故二者权重各占0.5，同理于第3级评价指标(各种不规范驾驶行为发生的次数和累积时长)。

最终得到的二级指标的比较判断矩阵如下所示:

利用规范列平均法求权重，首先对列向量归一化得到对应矩阵C₁，C₂，再对其算数平均，得到特征向量w₁，w₂。

(3) 一致性检验

对构造的判断矩阵进行一致性检验，用来确定权重分配是否合理。计算一致性比例CR(其中平均随机一致性指标RI值见表 4)，并对值进行判断：

(1)

(2)

式中, CI为一致性指标; λ为最大特征根; n为判断矩阵阶数。

当CR < 0.1时，认为判断矩阵的一致性在可接受范围内，CR>0.1时，则判断矩阵不符合一致性要求，对该判断矩阵进行重新修正。

已知：

计算可得CI₁= 0.011，CI₂=0.062，CR₁= 0.008，CR₂=0.046，一致性比例均小于0.1，故权重值比较合理^[14-18]。

(4) 鉴于以上计算，可得驾驶员评价指标权重如表 5所示。

根据驾驶员驾驶行为评价指标的权重，可以看出在安全评价方面，安全行驶里程、超速行驶和疲劳驾驶3个安全评价指标对安全评价影响程度较大；在节能评价方面，百公里油耗是影响节能得分的最主要指标，而超速行驶、急加速和超长怠速在节能评价得分的权重也较高，通过征集运输企业意见，基本符合实际情况。

给出驾驶员安全评价得分、节能评价得分与综合得分的计算公式如下：

(3)

式中，x为单项指标得分，p为单项指标对应权重值。

选取某客运公司从合肥发出前往国内各个方向的班线客车，其中包括“合肥—郑州”、“合肥—扬州”、“合肥—景德镇”、“合肥—武汉”等班线，全程均在300 km以上，运输过程中以在高速公路和一级公路等道路条件下行驶为主，全程运营时间在4~9 h左右，从执行这些班线任务的驾驶员中共选取20名驾驶员，驾驶员年龄从35~45岁区段不等。为便于定量比较，具体评价时表 2中参数t为相同行驶里程内不良操作行为的累积时间，单位见各相关参数；n为相同行驶里程内不良操作行为的次数。通过对这些驾驶员在一个运营周期内的驾驶数据进行对比分析，驾驶信息数据汇总如表 6所示。可以看出不同驾驶员在安全驾驶和节能驾驶方面客观存在着差异性，这有利于我们对其进行后期的对比分析，为后续开展驾驶行为优化提供借鉴和参考。

利用本研究给出的评价方法进行计算，可以看出20名驾驶员的安全评分和节能评分总体水平，如表 7所示。在节能评价上，可以看出百公里油耗对节能评分影响较大，随着油耗的增加，节能评分越来越低。且得分偏低的几名驾驶员，其均有较多次数和持续时长的超速行驶、急加速和超长怠速等不规范驾驶行为发生；而在安全评价方面，疲劳驾驶行为和安全里程得分则是影响评分的主要因素，且得分偏低的驾驶员们也存在较多次数和持续时长的超速行驶行为。

通过图 2中对驾驶员的安全得分、节能评分与综合评分分别排序，可以看出本评价方法主要基于卫星定位数据，能够对驾驶人驾驶行为的安全和节能情况作出评价，一定程度上反映出不同驾驶员的驾驶水平，为企业对驾驶员的管理提供参考凭据，企业可根据评价结果，对驾驶员管理有所侧重，进行分类管理和重点监管。

图 2 20名驾驶员评价得分汇总 Fig. 2 Summary of 20 drivers' evaluation scores

为进一步验证本研究提出方法的有效性，结合采集到的卫星定位数据，同时利用文献[7]中给出评价方法，与本研究方法进行比较分析，评价时分别对两种评价方法的得分进行标准化(即每名驾驶员得分/组内最高得分)，以便于进行比较，比较结果如图 3所示。

图 3 两种方法的评价结果比较 Fig. 3 Comparison of evaluation results of 2 methods

通过对两种不同的评价方法的评价结果进行比较，两种方法均能够同时分辨出不良驾驶行为较多(即安全与节能驾驶评价得分偏低的样本)的驾驶员，且不同方法对20名驾驶员在组内的评价水平和趋势也较为接近。

如图 3所示，不同评价方法对同一驾驶员的评分分值存在差异的原因，主要在于一方面本研究方法采用的指标与G-BOS等系统采集的指标不完全相同(且对行为指标进行辨识提取的算法也存在一定的差异性)，在指标权重赋值方法上也有所改进。另一方面本研究方法在评价驾驶行为时，多数指标不仅考虑了不良驾驶行为发生的次数，还同时考虑了每次行为持续的时长因素。因此评价结果从得分值上看客观上存在一定差异，但从整体上看两种方法均能够共同识别出存在较多不良驾驶行为的驾驶员。

驾驶员操作是否得当、行为是否规范，直接关系到行车的安全性和节能效果。本研究从道路运输安全与节能管理的角度，基于道路运输企业安全生产管理数据(以卫星定位数据为主)，开展对驾驶员驾驶行为评价分析方法的研究，计算提取出车速稳定性、超长怠速、怠速预热、急加速、急减速、超速行驶、疲劳驾驶、百公里油耗、熄火滑行、安全行驶里程等10个驾驶行为安全与节能评价二级指标，根据指标的发生次数和持续时长等进一步细分得到17个三级指标，基于层次分析法计算各指标的权重，形成了驾驶员驾驶行为安全与节能评价方法。

通过道路运输企业实际生产数据的验证和分析，本研究提出的方法可从安全与节能两个角度对驾驶员的驾驶行为进行有效评价，帮助运输企业和行业管理部门及时发现和管控驾驶员的不规范行为，对于保证道路交通安全，预防和减少道路交通事故，达到节能减排的目标，具有积极的现实意义。