飲酒對駕駛人判斷與反應能力的影響分析＊

袁 偉 李春明 吳付威 王黨青

（長安大學汽車運輸安全保障技術交通行業(yè)重點實驗室 西安710064）

0 引 言

酒后駕駛是引發(fā)道路交通事故的主要因素之一，嚴重危害駕駛人及其他交通參與者的人身安全。飲酒后駕駛人的生理和心理均會出現(xiàn)明顯的變化，大腦組織和血液中的酒精含量較未飲酒時高，駕駛人因神經(jīng)中樞受到酒精的麻醉作用，導致感知能力、反應能力和身體控制能力變差，容易出現(xiàn)判斷和操作失誤，進而導致撞車或傷人等交通事故的發(fā)生［1－2］。

世界衛(wèi)生組織（WHO）在2008年做的一項事故調查顯示，有50%～60%的致死交通事故與酒后駕駛有關［3］。美國公路運輸安全管理局對2009年全國發(fā)生的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)由于酒后駕駛行為導致的死亡人數(shù)為10 839，占到了交通事故總死亡人數(shù)的32%［4］。新加坡對酒后駕駛的一項調查結果顯示，在226例在交通事故中死亡的駕駛人中，18.7%的是酒后駕駛者［5］。法國的一項研究發(fā)現(xiàn)，78.7%的駕駛人在事故前有飲酒行為，在有嚴重人員傷亡的交通事故中，酒后駕車者占31.5%［6］。另據(jù)一項國際性關于酒后駕駛的調查顯示：英國7個交通事故死亡者中有1個與酒后駕駛有關；荷蘭12個交通事故死亡者中有1個與酒后駕駛有關，1996年Desapriya和Iwase在日本調查發(fā)現(xiàn)20個交通事故死亡者中有1個與酒后駕駛有關，1997年Sweedler在德國調查發(fā)現(xiàn)6個交通事故死亡者中有1個與酒后駕駛有關，芬蘭和瑞典25%～29%的嚴重交通事故與酒后駕駛有關；1993年Gjerdeet在加拿大調查發(fā)現(xiàn)有43%～63%嚴重傷害交通事故與酒后駕駛有關［7］。

國內也做了相關的調查研究，從1994到2004 10年間，我國因酒后駕駛而導致的死亡人數(shù)比例由1994年的2%上升到2004年的4.4%，平均每年以7.3%的速度增長，造成的事故起數(shù)以每年以17.4%的速度增長，造成的死亡人數(shù)以每年以13.5%的速度增長［2］。方麗等研究發(fā)現(xiàn)，2008年長沙市酒后駕駛現(xiàn)象的發(fā)生率為3.7%［3］。河南省焦作市人民醫(yī)院對從2004年10月至2009年8月由公安機關送檢的2 156例駕駛肇事者血液標本的進行分析，發(fā)現(xiàn)其中飲酒駕駛與醉酒駕駛總人數(shù)達1 166人次，占檢測人數(shù)的55%［8］。

1 禁止酒后駕駛的相關規(guī)定

飲酒量的多少通常用血液酒精質量濃度（blood alcohol concentration，BAC）來表示，量綱為mg／100 m L，也可用酒精所占血液的百分比表示，如0.02%表示20 mg／100 m L。BAC的計算公式為

式中：BAC為血液酒精濃度，%；A為攝入酒精量，g；P為駕駛人體重，kg；r為性別系數(shù)，男性取0.7，女性取0.6。

世界各國對BAC的限值各不相同，表1為部分國家和地區(qū)駕駛人BAC相關規(guī)定。

表1 部分國家和地區(qū)駕駛人BAC規(guī)定［7，9］Tab.1 Drivers’BAC rules of some countries and regions

我國在2011年01月27日頒布的國家標準GB19522－2010《車輛駕駛人員血液、呼氣酒精含量閾值與檢驗》中規(guī)定：機動車駕駛人血液中的酒精含量大于或者等于20 mg／100 m L，小于80 mg／100 m L的駕駛行為為飲酒駕車；駕駛人血液中的酒精含量大于或者等于80 mg／100 m L的駕駛行為為醉酒駕車。

2 酒后駕駛交通事故特征

飲酒會影響人的思維判斷能力和動作協(xié)調能力，駕駛人飲酒后對車輛的操縱行為與未飲酒相比較，存在著明顯的差異。因此，酒后駕駛引發(fā)的交通事故與普通交通事故在事故特征上存在著明顯的區(qū)別。通過對酒后駕駛引發(fā)的交通事故特征進行分析，可以為試驗項目及試驗樣本的選取提供理論支持。

2.1 事故類型

酒后駕駛引發(fā)的交通事故的事故類型中比較多見的是單車碰撞事故。Baldock在澳大利亞南部的鄉(xiāng)鎮(zhèn)公路進行了隨機路邊調查，結果顯示在酒后駕駛引發(fā)的交通事故中較為多見的是單車碰撞事故［10］；Anderw在美國對600名在單車交通事故中死亡的駕駛人的血樣進行檢驗，結果顯示血液酒精濃度檢驗呈陽性者為467名，占總數(shù)的79.3%，血液酒精檢測為陰性者僅占20.7%［11］。Nnayc H在美國研究發(fā)現(xiàn)駕駛人血液酒精濃度值越高則單車碰撞事故的發(fā)生幾率越高［12］。

2.2 事故嚴重程度

酒后駕駛引發(fā)的交通事故中人員傷亡程度要高于其他原因導致的交通事故［13］。Chao對新加坡1987～1989年的酒后駕駛交通事故的駕駛人傷亡情況進行了統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)其中大約有14.6%～16.0%的駕駛人死亡，實際的比例可能會比這個數(shù)據(jù)更高，因為很多酒后駕駛事故中死亡的駕駛人在受傷后還會存活數(shù)小時，從而導致其死后檢測的血液酒精濃度呈弱陽性甚至陰性［14］。Jeffrey于1996年在美國對157個交通事故駕駛人進行了調查研究，結果顯示在酒后駕駛的駕駛人中7%受重傷，28%的受輕傷［15］。Mgerenyi等在2003年對8年來匈牙利酒后駕駛交通事故人員傷亡情況與非酒后駕駛交通事故人員傷亡情況進行了對比，發(fā)現(xiàn)酒后駕駛交通事故駕駛人的死亡、重傷、輕傷比例分別是6.2%、43.7%、49.9%，非酒后駕駛交通事故駕駛人死亡、重傷、輕傷比例分別是0.9%、18.0%、80.9%［16］。在我國，謝娜等對1999～2003年間在我國成都地區(qū)發(fā)生的酒后駕駛交通事故進行了研究，發(fā)現(xiàn)酒后駕駛交通事故造成的機動車毀損程度要比非酒后駕駛交通事故嚴重，而且酒后駕駛造成機動車嚴重損害的危險性是非酒后駕駛的3.01倍［17］。

2.3 駕駛人血液酒精濃度

駕駛人的血液酒精濃度越高，發(fā)生交通事故的危險性也越大，造成的交通事故也越嚴重。致死的酒后駕駛交通事故中駕駛人的血液酒精濃度大多集中在100～250 mg／100 m L之間，血液酒精濃度特別高的并不多見［18］。新加坡對酒后肇事者司機進行血液酒精濃度檢測發(fā)現(xiàn)BAC值不會特別高，BAC大于300 mg／100 m L的人數(shù)僅占總人數(shù)的1.5%［14］。

2.4 事故發(fā)生時間及肇事者

從酒后駕駛的發(fā)生時間方面分析，在1 d的24 h中，02：00～04：00時、22：00～24：00時為酒后駕駛交通事故的高峰期，其中在22：00～24：00時這個時間段事故的發(fā)生率最高。在天氣方面，雨天和陰天酒后駕駛交通事故的發(fā)生率高于非酒后駕駛交通事故。從酒后駕駛的人群分布方面分析其特征如下：在性別方面，男性駕駛人事故率高于女性駕駛人；在駕駛人類型方面，非職業(yè)駕駛人事故率高于職業(yè)駕駛人；在年齡階段方面，肇事者年齡集中在20～40歲［17］。

3 飲酒對駕駛人判斷和反應能力的影響

因無法進行實車試驗，目前國內外對酒后駕駛的研究只局限于后果統(tǒng)計（即統(tǒng)計酒后駕駛造成的交通事故數(shù)以及人員傷亡情況）。在文獻［19］中，研究者對駕駛人飲酒后駕駛能力進行了測試分析，為了研究成果更具有通用性和更廣的適用范圍，本研究采用了交通行業(yè)標準JT／T442—2001中的測試設備和測試方法。我國于2001年4月10日頒布了中華人民共和國交通行業(yè)標準JT／T442—2001《道路運輸駕駛員適宜性檢測評價方法》，通過相關檢測設備對駕駛人進行心理、生理檢測，測試駕駛行為適宜性，主要檢測項目包括：a）速度估計檢測；b）選擇反應時間檢測；c）選擇反應失誤檢測；d）處置判斷檢測；e）動體視力檢測；f）暗適應檢測；g）深度知覺檢測。其中前4項檢測駕駛人的判斷與反應能力，后3項檢測駕駛人的視覺能力。

本研究運用JT／T442—2001標準中規(guī)定的設備和檢測要求，對駕駛人不同酒精攝入量后判斷反應能力進行測試，分析酒精對駕駛人駕駛能力的影響。根據(jù)前面分析，酒后駕駛引發(fā)的交通事故多為單車事故，且事故后果更加嚴重等特征，認為飲酒對駕駛人正常駕駛狀態(tài)的判斷反應能力以及緊急狀態(tài)的應激處置能力會產(chǎn)生影響，所以選擇的檢測設備包括速度估計檢測儀、選擇反應檢測儀和處置判斷檢測儀，各儀器檢測原理和使用要求在標準中有詳細介紹。

選取無嗜酒史、對酒精不過敏的10名20～40歲的被試者進行檢測試驗，首先測試未飲酒時各方面的能力，然后讓被試者飲用酒精度為50度的白酒20 m L，20 min后進行能力測試；之后再飲酒20 m L，每次飲酒20 min后進行能力測試，直至被試者飲酒量達到80 m L。

3.1 飲酒對速度估計能力的影響

速度估計指人對物體移動速度判斷的能力，依據(jù)速度估計檢測儀的結構和工作原理，運動物體通過遮擋區(qū)的實際用時是2.08 s，被試者速度估計時間偏離越大，說明估計誤差越大；且如果估計時間大于2.08 s，說明被試者低估了運動物體的速度。實驗測得被試者在未飲酒和飲酒量不同時的平均速度估計時間如表2。

對飲酒量與速度估計時間進行一元線形回歸分析，建立一元線性回歸模型為：Y＝2.086＋0.004 5X，其中相關系數(shù)R＝0.911 174＞0.8。速度估計時間與飲酒量的線性回歸關系如圖1。

圖1 速度估計與飲酒量的回歸關系Fig.1 Regression relationship between speed anticipation and alcohol consumption

由圖1可以看出，被試者的速度估計時間與其飲酒量成正線性相關，隨著飲酒量的逐漸增加，被試者對速度的主觀判斷表現(xiàn)為低估運動物體的速度，且低估的幅度越來越大。

3.2 飲酒對反應時間的影響

選擇反應能力指人對不同刺激做出選擇性反應的能力，包括選擇反應時間和反應準確性。依據(jù)選擇反應檢測儀的結構和工作原理，測得的反應時間越短，說明駕駛人反應越迅速，越適宜駕駛汽車。實驗測得被試者在未飲酒和不同飲酒量時時平均選擇反應時間見表3。

表3 飲酒后選擇反應時間Tab.3 Choice reaction time after alcohol consumption

對飲酒量與反應時間進行一元線性回歸分析，一元線性回歸模型為：Y＝0.4398＋0.001 025X，相關系數(shù)為R＝0.9874＞0.8。選擇反應時間與飲酒量的一元線性回歸關系如圖2。

圖2 選擇反應時間與飲酒量線性回歸關系Fig.2 Regression relationship between choice reaction time and alcohol consumption

由圖2可以看出，被試者的選擇反應時間與其飲酒量線性相關性程度很高，隨著飲酒量的逐漸增加，被試者選擇反應時間逐漸增長，說明被試者在飲酒后手和腳的動作變遲緩，駕駛適宜性也逐漸變差。

3.3 飲酒對反應準確性的影響

反應準確性也用選擇反應檢測儀來進行檢測，測得被試者在未飲酒和飲酒量不同時的平均選擇反應正確次數(shù)和錯誤次數(shù)見表4：

表4 飲酒后選擇反應準確性Tab.4 Choice reaction accuracy after alcohol consumption

對飲酒量與選擇反應錯誤次數(shù)進行一元線性回歸分析，一元線性回歸模型為：Y＝2.334－0.017 45X，飲酒量與選擇反應錯誤次數(shù)的相關系數(shù)為R＝0.970 689＞0.8。選擇反應錯誤次次數(shù)與飲酒量的一元線性回歸關系如圖3。

圖3 選擇反應準確性與飲酒量線性回歸關系Fig.3 Regression relationship between choice reaction time and alcohol consumption

由圖3可以看出，隨著飲酒量的逐漸增加，被試者的選擇反應錯誤次數(shù)與飲酒量成線性正相關，選擇反應錯誤率則呈上升趨勢，說明被試者隨著飲酒量增加，反應準確性逐漸變差。

3.4 飲酒對處置判斷能力的影響

處置判斷能力指人對刺激信號的注意力分配和動作協(xié)調能力。經(jīng)過對被試者進行處置判斷能力檢測，得到被試者在未飲酒和不同飲酒量時的平均處置判斷錯誤次數(shù)，見表5。

表5 飲酒后處置判斷準確性Tab.5 Action judgement accuracy after alcohol consumption

對飲酒量與處置判斷錯誤次數(shù)進行一元線性回歸分析，一元線性回歸模型為：Y＝68.8＋0.285X，飲酒量與選擇反應正確次數(shù)的相關系數(shù)為R＝0.997 089＞0.8。處置判斷錯誤次數(shù)與飲酒量的一元線性回歸關系如圖4。

圖4 處置判斷準確性與飲酒量線性回歸關系Fig.4 Regression relationship between action judgement accuracy and alcohol consumption

由圖4可以看出，被試者的飲酒量與處置判斷錯誤次數(shù)呈正線性相關，隨著飲酒量的增加，被試者處置判斷錯誤率上升，說明在被試者隨著飲酒量增加，處置判斷能力及動作協(xié)調性下降。

4 結束語

通過對國內外酒后駕駛事故特征研究的歸納總結，發(fā)現(xiàn)駕駛人飲酒后交通事故發(fā)生率明顯增加，引發(fā)的交通事故多是單車事故，事故嚴重程度亦高于未飲酒交通事故，夜間是酒后駕駛引發(fā)交通事故的高峰期，酒后駕駛肇事者年齡主要介于20－40歲之間。這些特征說明，飲酒會顯著影響駕駛人個體的駕駛適宜性。事故類型主要是單車事故，說明飲酒后駕駛人基本的判斷反應能力受到了影響，即使是非緊急狀態(tài)下，也不能判斷危險并采取措施避免危險；事故后果嚴重，說明飲酒后應激處置能力受到影響，在沖突發(fā)生后，不能采取正確及快速的應對措施，減輕事故的危害程度；夜間事故多和20～40歲駕駛人是高發(fā)群體，這兩個特征都表明，飲酒是引發(fā)交通事故的重要因素，因為飲酒行為一般發(fā)生在夜晚，而20～40歲群體的人，是喜歡飲酒并容易飲酒過量的群體，更年輕的群體在各國法律中都禁止飲酒且有嚴格的監(jiān)控手段，而年長的群體多具有較強的控制力，即使出現(xiàn)飲酒行為，一般也不會過量。

通過被試者飲酒后駕駛適宜性檢測的一系列試驗，對試驗所得數(shù)據(jù)運用一元線性回歸方法進行分析，得出被試者隨飲酒量變化時的駕駛特性的變化趨勢，發(fā)現(xiàn)隨著飲酒量的增加，駕駛人對速度的估計誤差增大且傾向于低估速度，反應時間逐漸增長，選擇反應錯誤次數(shù)增加，處置判斷準確度降低。

試驗研究雖然得到了一些指標的量化值和變化趨勢，但也存在以下幾方面的問題：①被試者飲酒量簡單采取持續(xù)遞增的方法，未考慮酒精攝入過程、影響神經(jīng)的機理以及被試者個體對酒精的耐用度等，不能精確表達酒精對人體的影響，后續(xù)深入研究應引入醫(yī)學專業(yè)人員參加，并對被試者酒精攝入過程、攝入量及進入血液和大腦時間進行實時監(jiān)測；②因為被試者需要持續(xù)飲用大量酒精，所以導致樣本量選擇過小，樣本范圍過窄，在后續(xù)研究中應增加樣本數(shù)量，且要擴大樣本選用范圍，充分考慮年齡、性別、體重及飲酒習慣等因素。

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