基于SEM的高速公路夜间养护施工作业风险分析.pdf
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1、2812023年6 月中路外第3 期第43 卷DOI:10.14048/j.issn.1671-2579.2023.03.045基于SEM的高速公路夜间养护施工作业风险分析范金华,邹乐平?,戚绍仁?,田震(1.华南理工大学安全科学与工程研究所,广东广州510641;2.广东长大道路养护有限公司,广东广州510897)摘要:为分析高速公路夜间养护施工作业风险的影响因素,定量评估各因素对夜间养护施工作业风险的影响程度,该文通过文献综述、事故数据、问卷调查等方式提炼出影响作业风险的5个一级指标和3 6 个二级指标,构建评估体系;以343份夜间养护施工作业风险调查问卷为样本,通过结构方程模型(SEM)
2、构建一阶及二阶验证性因子分析模型。结果表明:驾驶员的因素对作业风险的影响效果最大,其次是作业区、车辆、道路和环境;5个一级指标之间除了环境对车辆影响不显著之外,其余指标相互之间均存在显著影响。关键词:结构方程模型(SEM);高速公路;夜间养护施工作业;定量评估中图分类号:U415.1文献标志码:A0引言高速公路夜间养护施工作业是一种高风险作业。事故统计分析研究表明,夜间养护施工作业的事故率、致死率远高于日间养护施工1。为分析高速公路施工作业区风险,Zhang等2 、Li等3 、孟祥海等4 对作业相关风险因素进行了辨识;Wei等5 对不同照度条件下的事故严重程度进行了研究;张云雨6 、吴彪等7
3、对作业区风险因素进行风险评估;刘纪坤等8 提出对作业过程中的重点风险因素辨识的LECT评价法;Rahman等9 研究动态信息标志对驾驶员车速的控制效果。当前的研究主要集中于高速公路日间养护施工作业或新建、改扩建施工作业的风险因素辨识和评价,对高速公路夜间养护施工作业风险定量分析缺乏系统的研究。因此,结合结构方程模型(StructuralEquationModel,SEM)对高速公路夜间养护施工作业风险进行定性和定量分析具有较高的研究价值。广东省高速公路养护里程已连续多年位列中国第一,夜间养护施工作业量大。在问卷调查的基础上,使用SEM方法分析夜间养护施工作业的影响因素以及各因素之间的关系,为提
4、高高速公路夜间养护施工作业的风险防范水平提供技术支持。1评价指标体系构建基于交通事故统计数据分析以及一线管理经验,本文从驾驶员、车辆、道路、环境、作业区5个维度建立高速公路夜间养护施工作业风险的评估体系,如图1所示。夜间养护施工作业风险车辆驾驶员作业区道路环境图1作业风险评估体系2研究方法2.1调查问卷建立在5个维度基础上编制调查问卷,问卷涵盖的调研指标如表1所示,在每个指标中设定相应的问题,每个问题的回答采用李克特七点法进行设定,答者可对每个问题从17 分选择打分回答。本调研主体为施工领域专家及学者、长大道路养护公司某项目部的安全管理人员,以电子调查问卷与现场纸质调查问卷相结合的方式共发放3
5、 8 0 份问卷,筛选有效问卷3 43 份,有效率为9 0.2%。在收集到问卷数据后,收稿日期:2 0 2 1-0 4-2 5作者简介:范金华,男,硕士研究生.E-mail:f a n j i n h u a z 16 3.c o m282公中路外第43 卷整理成标准的.csv格式文件,导人AMOS软件进行基本的效度和信度检验,查找并剔除问卷设计中存在缺陷的指标,确保SEM分析指标的可信性和有效性。表1作业风险评估观测变量(二级指标)编号观测变量编号观测变量编号观测变量1年龄D114交通流量E427操作错误W62驾龄D215交通组成E528监护失误W73性别D316指示标识视认性E629作业区
6、设置W84夜间视距D417车速限制H130作业区照明W95超速驾驶D518车道数量H231交安设施W106疲劳驾驶D619路面条件H332施工时间W117危险性驾驶行为D720几何特征H433车辆类型V18攻击性驾驶行为D821作业区位置H534超载超限V29驾驶失误D922作业人员疲劳施工W135制动失效V310紧急避让D1023作业人员的不安全行为W236爆胎V411温度E124岗位技能和知识掌握水平W337车辆失控V512光线E225岗前教育培训及交底情况W438施工车辆故障V613天气情况E326违章指挥W539施工车辆进出场V72.2收敛信度检验本研究根据Klinel1o的二阶段模式
7、进行验证式因素分析(CFA)测量模式变量缩减,直至测量模型配适度达到可接受水平,再进行完整的SEM模型评估。在CFA过程中,发现D1、D 3、D 10 这3 个二级指标因素的负荷量分别为0.43 4、0.2 14和0.3 7 6,均小于0.50,不满足配适度的要求,因此本文对上述3 个指标进行剔除,使驾驶员维度的模型配适度达到可接受水平。对所有维度进行CFA分析,其负荷量为0.6140.8 6 3,且达到显著;其组成信度(CR)为0.8890.918,平均方差萃取量(AVE)为0.443 0.617,其维度信度分析如表2 所示表2维度信度分析二级参数显著性估计因素负荷量题目信度组成信度收敛效度
8、维度指标Unstd.S.E.tvalueP(Std.)(SMC)(CR)(AVE)D21.0000.7000.4900.9180.616D40.9900.06914.369*0.8280.686D51.1370.07614.924*0.8630.745驾驶员D61.1700.08014.662*0.8460.716D71.0070.07513.442*0.7720.596D81.0580.08013.154*0.7540.569D91.0790.08712.454*0.7130.508E11.0000.7630.5820.9060.617E21.1620.07715.020*0.7900.62
9、4E31.1110.07415.005*0.7890.623环境E41.1130.07614.734*0.7760.602E51.0590.07214.672*0.7730.598E61.1330.07215.698*0.8210.674H11.0000.8050.6480.8890.615H21.0250.06515.662*0.7880.621道路H30.8640.05814.850*0.7540.569H40.9260.06414.401*0.7360.542H51.0460.06216.798*0.8350.697283范金作业风险分析M的2023年第3 期续表2二级参数显著性估计因素
10、负荷量题目信度 组成信度收敛效度维度指标Unstd.S.E.tvalueP(Std.)(SMC)(CR)(AVE)W11.0000.6530.4260.8970.443W21.2460.10811.546*0.7250.526W31.1260.10410.851*0.6730.453W41.1070.10410.639*0.6570.432W51.0230.09810.403*0.6400.410作业区W61.0710.10710.029*0.6140.377W71.0490.10110.337*0.6350.403W81.0650.10110.528*0.6490.421W91.2890.1
11、1111.572*0.7270.529W101.2780.11511.147*0.6950.483W111.1040.10610.392*0.6390.408V11.0000.7560.5720.9090.588V21.0550.07414.331*0.7630.582V31.0270.07413.949*0.7450.555车辆V4.1.1120.07914.152*0.7540.569V51.0490.07613.766*0.7360.542V61.0580.07015.195*0.8040.646V71.0210.06715.235*0.8060.650本模型除了工作区收敛效度略低于0.
12、5外,但仍属于可接受水平,其余均符合Hair等11 和Fornell等112 的标准。在信度检验并调整后,保证了SEM指标数据支撑达到信度要求。下文将进行效度检验,确保SEM分析前其指标数据的有效性。2.3区别效度检验区别效度分析验证不同的两个维度之间的相关性是否存在统计上的差异。在2.2 节收敛效度检验合格的基础上,本文利用AMOS软件对2.2 节的新数据结构进行分析,结果如表3 所示表3区别效度检验收敛效度维度环境车辆驾驶员工作区道路(AVE)环境0.6170.785车辆0.5880.1010.767驾驶员0.6160.2760.4190.785作业区0.4430.3300.3410.43
13、20.666道路0.6150.2610.2240.3030.2930.784由表3 可以看出:每个对角线的收敛效度(AVE)平方根均大于其左侧及下方的Pearson相关值,因此,所有5个维度之间的问卷答案具有显著的效度区别。在数据的信效度得到检验和修正后,进行SEM分析,探索各因素相互间的关联影响程度。3SEM分析3.1结构统计模型的建立挑选9 个常见的指标进行整体模型的配适度评估,包括卡方值(x)、自由度(df)、卡方值/自由度(x/df)、配适度指标(GFI)、调整后的配适度指标(A G FI)、标准适配指数(NFI)、拟合指数(CFI)、平均近似误差均方根(RMSEA)、标准化均方根(S
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