Двухуровневая вложенная логит-модель оценивается в стандартном двухэтапном процессе [28]. Первым шагом является оценка низкоуровневой полиномиальной логит-модели для выбора режима. Атрибуты уровня обслуживания альтернативных способов передвижения указываются в функциях полезности как общие переменные, в то время как демографические и социально-экономические атрибуты путешественников указываются как переменные, зависящие от альтернативы. Систематический компонент функции полезности сформулирован как В (1), «» – это индекс для человека, а «» – это индекс для режима передвижения. «» Представляет вектор переменных стоимости поездки для режима «», связанный с вектором коэффициентов «», «» представляет вектор атрибутов для человека «,», связанный с вектором коэффициентов «.» В полиномиальной логит-модели вероятность того, что человек «» выберет режим «», задается как. Затем метод оценки максимального правдоподобия может применяться для оценки коэффициентов в векторах и. После оценки модели выбора режима нижнего уровня составные коммунальные услуги (CU, также называемые инклюзивными значениями) между каждой парой городов для каждого путешественника «» вычисляются по формуле «логарифм-сумма»: где «» и «» представляют собой индексы. городов отправления и назначения.Тогда систематический компонент функции полезности для модели выбора пункта назначения верхнего уровня может быть сформулирован как В (4) «» – это вектор переменных притяжения для города назначения «», связанный с вектором коэффициентов «». «» – это коэффициент вложенности, который связывает модель выбора режима нижнего уровня с моделью выбора места назначения верхнего уровня. Разумное значение для «» должно находиться в интервале от 0 до 1. Тогда вероятность того, что человек «» в городе происхождения «» выберет город назначения «», может быть сформулирована как другая полиномиальная логит-модель: метод оценки максимального правдоподобия требует применяется еще раз для оценки коэффициентов в векторе «», а также коэффициента вложенности « θ .”

Обратите внимание, что, поскольку данные собираются с терминалов междугородных перевозок (например, железнодорожных станций, междугородных автобусных станций и сервисных центров, зон отдыха на автомагистралях и т. Д.), Метод выборки на основе выбора в основном используется для сбора данных о поездках. данные. Для согласованных результатов оценки модели для оценки коэффициентов модели применяется метод взвешенного максимального правдоподобия экзогенной выборки (WESML) [29]. Веса рассчитываются на основе соотношения между рыночными долями в выборке и рыночными долями из официального отчета, основанного на крупномасштабном исследовании путешествий, проведенном в регионе [30], как показано в таблице 2.

4. Сбор и описание данных

4.1. Переменные привлекательности городов

В таблице 1 представлены характеристики 16 городов в мегарегионе дельты реки Янцзы, включая площадь, население, ВВП, количество сотрудников в трех различных секторах (обозначенных как «Emp1», «Emp2» и «Emp3»), количество достопримечательностей «5А» («5А-ТА»). Как показано, центральный город Шанхай имеет самое большое население и размер экономики в этом регионе. В Китае занятость обычно делится на три сектора. Первый сектор включает сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыболовство и животноводство, второй сектор включает обрабатывающую промышленность, горнодобывающую промышленность и строительство, а третий сектор фактически представляет собой сектор услуг, включая торговлю, финансы, страхование, транспорт, связь и образование. В этом регионе только 11% сотрудников работают в первом секторе, а 48% и 42% сотрудников работают во втором и третьем секторах. В последнем столбце таблицы указано количество туристических достопримечательностей категории «5А» в этих городах.Туристические достопримечательности «5А» – это верхний уровень живописных мест (например, телебашня «Восточная жемчужина» в Шанхае, Западное озеро в Ханчжоу и т. Д.), И Национальное управление по туризму отобрало только 201 такое место со всей страны. Все переменные в таблице 1 собраны с веб-сайтов городских властей или Национальной администрации по туризму, и эти переменные используются в качестве переменных привлекательности для моделирования выбора пункта назначения для междугородних поездок в мегарегионе.

4.2. Обзор путешествий

Данные для разработки модели были собраны из обзоров путешествий с перехватом на нескольких терминалах междугородних перевозок в этих городах, включая междугородные железнодорожные станции, междугородние автобусные станции, сервисные центры и зоны отдыха скоростных автомагистралей.Около пятидесяти студентов Университета Тунцзи были наняты для распространения анкет и проведения опросов на местах в течение апреля и июня 2012 года. Анкета для опроса предназначена для сбора информации о самых последних мегарегиональных междугородних поездках путешественников, в том числе о происхождении и пункте назначения, цели, способе передвижения, путешественниках. отношение к междугородним поездкам, их демографические и социально-экономические характеристики. В общей сложности было собрано 1632 завершенных опроса, и в процессе очистки данных мы исключили опросы, которые были крайне неполными, явно несерьезными или имели серьезные несоответствия.Окончательный набор данных из 1247 достоверных случаев был получен для анализа, а эффективный показатель составляет около 76%. 434 респондента выбирают цель поездки по служебной работе и 813 респондентов выбирают цель поездки по служебной необходимости. К сожалению, многие респонденты не предоставили полные адреса отправления и пункта назначения, возможно, из-за соображений конфиденциальности или безопасности, так что эти места не могут быть идентифицированы.

Модели сначала разрабатывались двумя рыночными сегментами в зависимости от целей поездки, служебным бизнесом и личным бизнесом, чтобы отразить различные ценности при выборе направления и способа междугородних путешествий.Затем на основе всей выборки поездки также оценивается модель без атрибутов путешественника для целей моделирования. В таблицах 3 и 4 представлены характеристики домохозяйств и отдельных лиц в выборках по двум сегментам рынка (т. Е. Бизнес, связанный с работой, и личный бизнес). Личный бизнес на самом деле включает в себя осмотр достопримечательностей, посещение друзей или родственников, посещение врачей и покупки. Распределение размера домохозяйства предполагает, что среднее значение выборки составляет около 3,2. Более 40% домохозяйств владеют личным автотранспортом, что является разумным числом для этого мегарегиона.Хотя это соотношение в центральном городе Шанхае составляет менее 40% из-за его строгой политики в отношении номерных знаков, во многих других крупных городах, таких как Ханчжоу и Нанкин, это соотношение намного превышает 40%.

Что касается личностных характеристик образцов, в выборке обнаруживается больше мужчин. служебные командировки, которых следует ожидать.Большинство междугородних путешественников по личным делам попадают в возрастную группу 18–29 лет, возможно, потому, что эти люди просто становятся независимыми, но менее стесненными домашними обязанностями. Возраст большинства междугородних путешественников по работе, связанных с бизнесом, составляет от 18 до 39 лет, что совпадает с тем фактом, что люди в этой возрастной группе энергичны и поэтому чаще совершают командировки, связанные с работой. Между тем, 69,9% путешественников по работе имеют водительские права, которые позволяют арендовать автомобиль для вождения во время деловой поездки.Большинство путешественников, связанных с работой, попадают в категорию личного годового дохода от 50 000 до 100 000 юаней, но большинство путешественников с личным бизнесом попадают в категорию с низким доходом «менее 30 000 юаней». Две выборки показывают аналогичное распределение по уровню образования.

4.3. Матрицы скимов между городами

Для разработки совместной модели выбора режима пункта назначения необходимо сгенерировать межгородские скимовые матрицы, чтобы обеспечить транспортные расходы между каждой парой городов. Собрать всю мультимодальную транспортную сеть в таком большом мегарегионе и затем создать ским-матрицы, используя кратчайшие алгоритмы, сложно.Благодаря эпохе Интернета существует множество источников для создания таких ским-матриц без необходимости сбора всех сетевых данных.

Одним из источников является веб-сайт Baidu (http://www.baidu.com/), который предлагает веб-службы, такие как поисковая машина для веб-сайтов, аудио и изображений, а также поиск по карте и навигация (http: // maps.baidu.com/). Его картографический сервис предоставляет интерфейс прикладного программирования (API, ссылка на http://lbsyun.baidu.com/), который позволяет пользователям писать сценарии JavaScript для автоматического геокодирования пакета адресов и расчета наилучшего маршрута движения и времени между каждой парой из двух адресов. точки на карте.Для этого исследования матрицы дорожных покрытий были автоматически сгенерированы с использованием API карт Baidu.

К сожалению, функция для расчета стоимости междугороднего транзита не включена в API, но ее можно получить, посетив и выполнив поиск на некоторых других официальных веб-сайтах (например, http://www.12306.cn/mormhweb/, http: // chezhan .12308.com /). Исследователь из группы провел поиск на этих веб-сайтах и ​​вручную собрал ским-матрицы для высокоскоростных поездов, регулярных поездов и междугородних автобусов в мегарегионе.Согласно официальному отчету, основанному на крупномасштабном исследовании путешествий (Шанхайские комитеты по городскому / сельскому развитию и транспорту, 2010 г.), воздушным транспортом перевозится менее 1% междугородних пассажирских перевозок в этом регионе, и поэтому он игнорируется в моделях выбора режима.

5. Результаты оценки модели

5.1. Модель для служебных командировок

В таблице 5 представлены все результаты оценки модели для служебных командировок, личных деловых поездок и всех поездок. В моделях с выбором режима четыре режима движения (т.е., авто, скоростная железная дорога, скоростная железная дорога, междугородний автобус) моделируются для междугородных поездок в пределах мегарегиона. Шина рассматривается как базовая альтернатива, и тогда ее константа, зависящая от альтернативы, фиксируется на 0. Константа, зависящая от альтернативы в автоматическом режиме, менее отрицательна, чем у высокоскоростных и обычных рельсов, что указывает на то, что автоматический режим обычно является предпочтительным режимом. рельсы для служебных командировок. Время пробега для различных режимов междугородних поездок задается как общая переменная, которая принимает тот же коэффициент, равный -0.0114. Этот коэффициент несколько менее отрицательный, чем у внутригородской работы или служебных командировок [31]. Возможно, что междугородние путешественники в развивающихся странах, как правило, тратят больше времени на дальние поездки и поэтому менее чувствительны к времени в междугородних поездках. Тарифы на проезд, включая как железнодорожные, так и автобусные, указываются в модели как переменные, зависящие от альтернативы. Выяснилось, что стоимость проезда в автобусе играет важную роль в функции полезности автобусов, но тарифы на проезд по железной дороге не представляются значительными и исключаются из окончательной модели.Коэффициенты тарифа и времени в пути в функции полезности автобуса позволяют оценить стоимость времени в пути примерно в 34 юаня / час (= 0,0114 / 0,0201 × 60). Кроме того, частное владение автомобилем и наличие лицензии указываются как две альтернативные фиктивные переменные в функции полезности авто. Оба они, как и ожидалось, принимают в модели очень положительные коэффициенты. Женская фиктивная переменная принимает отрицательный коэффициент в функции полезности авто, что указывает на то, что женщины с меньшей вероятностью будут использовать автомобиль в командировках, связанных с работой.В Китае женщины обычно не любят водить машину так, как мужчины. Годовой доход домохозяйства изначально является категориальной переменной, но преобразуется в непрерывную переменную и указывается в модели. Он принимает отрицательный коэффициент в функции полезности автобуса, указывая на то, что путешественники с высоким доходом с меньшей вероятностью будут пользоваться автобусом. Таблица 6 показывает, что индекс логарифмического отношения правдоподобия при постоянном значении равен 0,123, что является разумным числом для междугородних командировок.

В нижней части таблицы представлены результаты оценки выбора места назначения верхнего уровня модель. Коэффициент вложенности для составной полезности из модели выбора режима нижнего уровня составляет 0,4286, попадая в разумный диапазон от 0 до 1. Это значение указывает на высокую корреляцию между режимами движения между каждой парой городов.Четыре переменных привлекательности на уровне города, включая ВВП на душу населения, площадь города, коэффициент занятости в сфере услуг и плотность городского населения, указаны в функции полезности. Все они имеют существенно положительные коэффициенты и поэтому служат факторами притяжения. ВВП на душу населения – это показатель экономического развития города. Хорошо развитый город с более высоким ВВП на душу населения обязательно привлечет больше деловых поездок. Плотность населения города – это показатель концентрации жителей, и город с более высокой плотностью населения, вероятно, создает больше возможностей для бизнеса.Коэффициент занятости в сфере услуг является хорошим показателем развития сферы услуг, что должно сыграть положительную роль в привлечении деловых поездок. Площадь города служит управляющей переменной для размера города. Согласно Таблице 6, коэффициент логарифмического индекса правдоподобия, общий критерий согласия модели, составляет 0,237, что довольно хорошо для модели выбора места назначения.

5.2. Модель для личных деловых поездок

В средней части таблицы 5 представлены результаты оценки модели для личных деловых поездок.Подобно модели для поездок, связанных с работой, зависящая от альтернативы константа auto менее отрицательна, чем у рельсов, что указывает на то, что auto является предпочтительной альтернативой. Общая переменная времени в пути для разных режимов принимает отрицательный коэффициент. Только стоимость проезда на автобусе является значимой в функции автобусных коммунальных услуг, в то время как стоимость проезда на железнодорожном транспорте не представляется значимой и поэтому исключена из окончательной модели. Стоимость времени можно оценить примерно в 39 юаней / час (= 0,0097 / 0,0150 × 60), что немного выше, чем у командировок, связанных с работой.Логично, что путешественники больше ценят время на личные поездки, чем на поездки по работе. Две фиктивные переменные, зависящие от альтернативы, частное владение автомобилем и наличие лицензии, принимают одинаковые положительные коэффициенты в функциях полезности автомобилей. Годовой доход домохозяйства принимает отрицательный коэффициент в функции автобусной полезности, что указывает на то, что путешественники с высоким доходом с меньшей вероятностью будут ездить на междугороднем автобусе в личных деловых поездках. Индекс логарифмического отношения правдоподобия составляет 0,136, что сопоставимо с индексом модели для командировок, связанных с работой.

Что касается модели выбора места назначения верхнего уровня для личных поездок, коэффициент вложенности для составной полезности принимает значение 0,8969, попадая в разумный интервал между 0 и 1. Однако, в отличие от модели командировки, связанной с работой, это значение близко к 1, что указывает на низкую корреляцию между режимами движения между каждой парой городов. Это означает, что выбор режима и пункта назначения практически не зависит от личных деловых поездок, но это не относится к поездкам, связанным с работой.Правдоподобное объяснение состоит в том, что способ и пункт назначения деловой поездки, связанной с работой, обычно выбирает работодатель путешественника, который может больше беспокоиться о доступных способах передвижения при выборе пункта назначения деловой поездки, связанной с работой.

Подобно модели для командировок по работе, коэффициент занятости в сфере услуг, площадь города и плотность населения города указаны в качестве переменных привлекательности города. Единственное отличие заключается в использовании количества туристических достопримечательностей категории «5A» вместо ВВП на душу населения, поскольку личные деловые поездки включают экскурсионные поездки.Принимается положительный коэффициент, указывающий на то, что живописные места самого высокого уровня города действительно могут привлечь больше личных поездок между городами. Поскольку личные командировки включают поездки к врачам и за покупками, работа в сфере услуг играет положительную роль в привлечении личных поездок для этих целей. А выездные поездки должны быть положительно связаны с численностью населения, что объясняет, почему плотность населения принимает положительный коэффициент и становится переменной притяжения. Опять же, площадь города служит управляющей переменной для размера города.Индекс отношения правдоподобия логарифма составляет 0,073, что ниже, чем у модели командировки, связанной с работой. Вероятно, это связано с тем, что среди путешественников, совершающих личные поездки, существует больше неоднородностей, что снижает общую пригодность модели выбора пункта назначения.

5.3. Модель для всех поездок

В правой части таблицы 5 представлены результаты оценки модели для всех поездок без атрибутов путешественника. Причина оценки этой модели состоит в том, чтобы облегчить процедуру моделирования модели.В противном случае необходимо знать частоту поездок на уровне города по цели поездки и характеристикам путешественника на уровне города, но эти данные недоступны исследователям. В модели выбора режима значения констант, зависящих от альтернативы, сильно меняются из-за исключения некоторых объясняющих переменных, но эти константы по-прежнему указывают на то, что автоматический режим является предпочтительным режимом по сравнению с рельсами. Остальные коэффициенты в модели выбора режима близки к таковым в моделях по цели отключения. В модели выбора пункта назначения все значения коэффициентов попадают между значениями коэффициентов в моделях по целям поездки, вероятно, потому, что модель оценивается на основе объединенной выборки, состоящей из поездок по служебным делам, личным делам и другим целям.Затем эта практическая модель применяется для анализа сценария в следующем разделе.

6. Результаты моделирования

В этом мегарегионе Янчжоу – известный город с многовековой историей, расположенный на пересечении реки Янцзы и Большого канала Китая (самого длинного канала в мире). Поскольку между Янчжоу и Шанхаем нет высокоскоростного железнодорожного сообщения, поездка на обычном поезде между этими двумя городами занимает около 6 часов. Отсталая междугородняя железнодорожная система определенно будет препятствовать дальнейшему экономическому развитию Янчжоу.В настоящее время правительство Янчжоу осознало важность эффективной мультимодальной междугородной транспортной системы и разработало план строительства высокоскоростной железной дороги, которая соединит ее с Шанхаем, центральным городом мегарегиона. Ожидается, что время в пути на железнодорожном транспорте будет сокращено до 2 часов после ввода в эксплуатацию высокоскоростной железнодорожной системы. Весьма информативным будет применение разработанной модели для прогнозирования изменения спроса на междугородние пассажирские перевозки из Шанхая в Янчжоу для оценки инвестиций в инфраструктуру и демонстрации применимости модели.

Для моделирования модели создаются два сценария, называемые «До» и «После», как показано в таблице 7. В сценарии «До» высокоскоростное железнодорожное сообщение недоступно, и его использование занимает 360 минут. регулярное железнодорожное сообщение между Шанхаем и Янчжоу. В сценарии «После» создается высокоскоростная железнодорожная система, и время в пути в автомобиле сокращается до 120 минут, в то время как атрибуты уровня обслуживания в других режимах остаются такими же, как в сценарии «До». Преимущество совместной модели выбора режима пункта назначения состоит в том, что он позволяет совместно прогнозировать изменение режима движения и изменение пункта назначения.Поскольку добавление новой высокоскоростной железной дороги увеличит полезность между этими двумя городами в модели выбора пункта назначения, ожидается, что общее количество рейсов между ними увеличится. Общее количество пассажирских рейсов из Шанхая в другие города мегарегиона составляет 745 тысяч в день, что можно найти в официальном отчете, основанном на широкомасштабном исследовании путешествий в 2010 г. [27]. Совместная модель выбора режима пункта назначения применяется для распределения общего количества поездок по каждому городу в регионе, а затем по каждому доступному режиму передвижения.

Результаты моделирования в двух сценариях: их различия перечислены в нижней части таблицы 7.Как видно, общее количество пассажиров увеличится более чем на 18% после ввода в эксплуатацию высокоскоростной железной дороги. Дальнейшие результаты моделирования для смены режима показывают, что можно ожидать, что 2 817 пассажиров в день будут ездить на высокоскоростных поездах из Шанхая в Янчжоу. Среди них 2236 пассажиров (79,4%) изменили пункт назначения из других городов в Янчжоу, в то время как 513 пассажиров (18,2%) перешли на высокоскоростной железнодорожный режим из автоматического режима, 9 (0,3%) из обычного железнодорожного и 59 (2%) ) из режима автобуса. Между двумя сценариями наблюдается сокращение числа пассажиров автомобилей, регулярных железнодорожных и автобусных рейсов из Шанхая в Янчжоу почти на 5%.Результаты моделирования убедительно подтверждают план создания высокоскоростных железных дорог, выдвинутый правительством Янчжоу для значительного улучшения связи с центральным городом Шанхай и повышения его конкурентоспособности в мегарегионе. С другой стороны, это также демонстрирует, что разработанная модель может быть применена для оценки реального проекта на основе разумных результатов моделирования.

7. Выводы и обсуждения

В данной статье разработаны совместные модели выбора режима пункта назначения для междугородних пассажирских перевозок в мегарегионе дельты реки Янцзы, крупнейшем мегарегионе Китая.Модели разработаны для двух разных целей поездки (т. Е. Для деловых и личных деловых целей), а также для всех целей поездки. Структура моделирования вложенных логитов применяется для моделирования выбора пункта назначения и режима поездки на двух разных уровнях, где нижний уровень – это модель выбора режима, а верхний уровень – модель выбора пункта назначения. Значения полезности для режимов движения на нижнем уровне суммируются в формулу «логарифмической суммы», чтобы сформировать составную полезность. Затем составная полезность указывается в модели выбора пункта назначения как коэффициент междугородного импеданса, так что выбор пункта назначения будет чувствителен к изменению уровня обслуживания в существующем режиме движения или добавлению нового режима движения.Время в пути на автомобиле, на высокоскоростном и регулярном железнодорожном транспорте, междугородние автобусы и проезд в автобусе, а также демографические и социально-экономические характеристики путешественников оказываются важными переменными в моделях выбора режима для двух разных целей поездки. В моделях выбора направления важные переменные привлекательности города включают плотность населения, ВВП на душу населения, коэффициент занятости в секторе услуг, количество туристических достопримечательностей «5A» и площадь города.

Практическая модель для всех целей поездки оценивается и применяется для прогнозирования изменений количества пассажиров по видам транспорта из Шанхая в Янчжоу между сценариями со скоростным железнодорожным сообщением и без него.Установлено, что после ввода в эксплуатацию высокоскоростной железной дороги общее количество пассажиров из Шанхая в Янчжоу увеличится на 18,7%. Этот результат моделирования помогает оценить, как огромные инвестиции в проект высокоскоростной железной дороги улучшают связь Янчжоу с центральным городом Шанхай и повышают его конкурентоспособность по сравнению с другими городами мегарегиона.

Наконец, необходимо обсудить два ограничения этого исследования. Сначала в опросе не указываются точные места отправления и назначения междугородних поездок из-за отсутствия значительного количества данных.В результате время в пути или расстояние для доступа к конечным станциям или выхода из них не могут быть указаны в модели. Во-вторых, некоторые атрибуты уровня обслуживания, такие как стоимость проезда на поезде, в модели не оказываются значимыми. Это может быть вызвано низким разбросом стоимости проезда по железной дороге в выборке. Для более точной оценки коэффициента железнодорожных тарифов в опрос могут быть добавлены некоторые вопросы о заявленных предпочтениях (SP), чтобы увеличить дисперсию этих переменных в выборке. Это хорошие уроки, извлеченные из этого исследования, которое повышает наш интерес к будущим исследованиям, направленным на улучшение дизайна опроса, чтобы получить больше знаний о межрегиональных поездках в мегаполисы.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Благодарности

Это исследование финансируется Национальным фондом естественных наук Китая. Название проекта – «Исследование транспортной модели городской агломерации на основе цепочки туристических услуг» (№ 51178346).

Схемы перевозок на большие расстояния: выбор режима

Схемы перевозок на большие расстояния: выбор режима

американцев всего 1.3 триллиона человеко-миль путешествий на большие расстояния в год примерно на 2,6 млрд. поездки. Поездки на дальние расстояния – это поездки на расстояние более 50 миль от дома до самый дальний пункт назначения. Более половины дальних поездок приходится на удовольствие, в то время как менее одной из пяти поездок на дальние расстояния приходится по делам. В то время как большинство дальних поездок совершается на личном автомобиле, Национальная Обследование поездок домашних хозяйств (NHTS), проведенное в 2001 и 2002 годах, изучало выбор, который делают путешественники для своих дальних путешествий.

Среди основных выводов:

• Дальние поездки, происходящие из городских и крупных городов, больше с большей вероятностью будут использовать общественный транспорт, чем поездки из сельской местности и неметрополитены.
• Около 8% дальних поездок с использованием общественного транспорта mode ^[1] использовать другой режим в каждом направлении движения.
• Почти 90 процентов дальних поездок совершаются на личном автомобиле.
• Выбор режима несколько зависит от цели поездки и расстояния.
• Личный автомобиль – наиболее часто используемый режим для первоначального доступа общественный транспорт на расстоянии, но в конце прибытия большее количество видов транспорта используется.

Более подробное обсуждение этих выводы следует.

Режим дальнего путешествия

На основе 20012002 По данным NHTS, американцы совершают 2,6 миллиарда поездок на дальние расстояния в год, или 7,2 миллиарда поездок. миллион поездок в день. Почти 9 из 10 дальних поездок совершаются личный автомобиль, ^[2] и около 10 процентов пользоваться общественным транспортом.Более 7 процентов дальних поездок перевозятся по воздуху, а 2% – автобусами (включая регулярные, чартерные и другие автобусные рейсы). Поездки на поезде составляют почти 1 процент поездок на дальние расстояния. Таблица 1 в Приложении показывает разбивку по режимам.

Режим по цели поездки

Более половины дальних поездок (56%) увлечены, 16% – бизнесом, по 13% для поездок на работу и по личным делам – ^[3] и 3 процента по другим причинам.Независимо от цели поездки, вождение – это основной способ передвижения, на который приходится 89% всех поездок. В отличие от популярное видение деловых путешественников, улетающих на встречи, почти 80 процент всех командировок совершается на автомобиле. Путешествие на личном автомобиле составляет 96 процентов поездок на работу и около 90 процентов удовольствия и личные командировки. На авиаперелеты приходится только 18 процентов бизнеса. поездки, в целом. Около 7 процентов увеселительных поездок совершаются самолетом и воздухом. составляет лишь около 5% личных командировок.Путешествие по железной дороге составляет около 2% всех командировок и поездок на работу, но меньше более 1 процента увеселительных поездок.

Пока личный автомобиль и воздух основной и дополнительный режимы для всех других категорий поездок, автобус такой же важен как воздушный, так и второстепенный режим для личных командировок. ^[4] Таблица 2 в В Приложении представлена ​​модальная разбивка поездок на дальние расстояния по целям поездки. На Рисунке 1 (и в таблице 3 в Приложении) показана модальная разбивка по назначению для поездки на общественном транспорте (за исключением поездок на личном автомобиле).

Режим по пройденному пути

Выбор режима меняется с отключением расстояние. Поездки на расстояние от 50 до 499 миль в одну сторону составляют 90 процентов дальние поездки. Около 5 процентов поездок на дальние расстояния приходится на места назначения. От 500 до 999 миль, а еще 5 процентов находятся на расстоянии 1000 миль или больше. В на более короткие расстояния большинство поездок совершается на личном автомобиле, но процент Поездки на общественном транспорте увеличиваются с увеличением расстояния. Для поездок менее 250 миль, 97 процентов поездок совершаются на личном автомобиле, но однажды расстояние поездки составляет 750 миль или больше, путешественники с большей вероятностью воспользуются одним из виды общественного транспорта.

На расстояниях 1500 миль и более, только 15 процентов поездок совершаются на автомобиле, причем Большинство поездок (82 процента) совершаются воздушным транспортом. На рисунке 2 показано, как поездка расстояния увеличиваются, личный транспорт заменяется воздушным в качестве основного вид транспорта. Потому что доля поездок с использованием любого другого паблика виды транспорта (автобусный, железнодорожный и др.) никогда не превышают 3,3%, а в во многих случаях образец слишком мал, чтобы быть надежным, они не показаны на рисунке 2.Таблица 4 в Приложении дает подробную информацию для всех режимов.

Выбор режима для международных поездок

Неудивительно, что США выбор жильцов между двумя основными видами транспорта (воздушный и личный) для международных поездок сильно отличается от внутренних. Чуть больше половины международных поездки совершаются воздушным транспортом, по сравнению с примерно 7 процентами внутренних поездок. Практически все международные поездки за пределы Северной Америки осуществляются по воздуху.В Северной Америке около 86 процентов путешествий по Карибскому региону совершаются воздушным транспортом, а 29 процент поездок в Канаду и Мексику осуществляется самолетом.

Личный автомобиль, на который приходится более 90 процентов внутренних поездок, но по-прежнему составляет 42 процента международные поездки в связи с объемом поездок на автомобиле в Мексику и Канаду. На эти две страны приходится 65 процентов международных поездок; вождение составляет около двух третей поездок в обе эти страны.

Таблица 5 приложения сравнивает выбор режима для международных и внутренних поездок. В таблице 6 показан выбор режима для международные поездки по различным направлениям мира. Размер выборки для автобуса, поезда и других видов транспорта слишком мал, чтобы быть надежным.

Поездки с использованием разных режимов в противоположных направлениях

Не все путешественники используют один и тот же режим для их выездных и обратных поездок. Около 8 процентов дальних поездок, которые предполагать проезд на одном из видов общественного транспорта будет осуществляться с использованием другой вид транспорта в обратном направлении.Среди общественности пользователи транспорта, авиапассажиров и автобусов, реже всего используют комбинация режимов, с которой только около 6 процентов авиапассажиров и 10 процентов пассажиров автобусов, использующих второй режим движения в обратном направлении. ^[5] Около 17 процентов железнодорожные перевозки используют другой режим в другом направлении, хотя нет статистически значимая разница между процентным соотношением автобусов, поездов или другие ^[6] поездок, которые вероятны использовать разные режимы в каждом направлении.Размер выборки в NHTS для другие режимы недостаточно велики, чтобы обеспечить надежную оценку. Личное автомобиль является вторым видом транспорта для 79 процентов многорежимные поездки на общественном транспорте на дальние расстояния. Двадцать один процент для поездок на общественном транспорте в нескольких режимах используется другой общественный режим в противоположное направление движения.

Поскольку используются личные автомобили для 90 процентов всех поездок на дальние расстояния многорежимные поездки представляют собой значительно меньший процент поездок на личном транспорте, чем на общественном виды транспорта.Менее 1 процента личного транспорта на дальние расстояния поездки используют другой режим в противоположном направлении движения.

Таблица 7 Приложения показывает для для каждого режима процент поездок, в которых используется один и тот же режим, и процент поездки, использующие другой режим в противоположных направлениях. Таблица 8 показывает процент поездок в обратном направлении, которые совершаются на личном автомобиле, для поездки с использованием общественного транспорта хотя бы в одном направлении. В Таблице 9 показаны подробные сведения об использовании режима возврата по режиму движения для всех отключений.

Выбор режима по географическому положению

Есть разница в междугороднем выбор режима передвижения в зависимости от места проживания путешественника. Пока все группы полагаются преимущественно на личный транспорт, тем, кто живет в городах, больше чаще, чем жители сельской местности, пользуются общественным транспортом для их дальние поездки.

В то время как личный автомобиль преобладающий режим для всех путешественников, проживающие в сельской местности используют его 95 процентов поездок на дальние расстояния, в то время как личный автомобиль используется только для 87 процент поездок, происходящих из городских районов.Девять процентов междугородних поездки, отправляющиеся из городских районов, совершаются воздушным транспортом по сравнению с только 3 процентами рейсов. воздух из сельской местности. Точно так же 1% пользуются железнодорожным транспортом из городских районов, по сравнению с примерно до половины 1 процента в сельской местности. Статистически нет значительная разница между использованием автобуса в сельской или городской местности, с около 2 процентов поездок из сельских и городских домохозяйств с использованием этого режима. Таблица 10 показывает разбивку городских / сельских районов по видам транспорта.

Выбор режима варьируется даже между мегаполисы разного размера.Те, кто живет в столичном статистическом Районы (MSA) с населением 1 миллион и более с большей вероятностью будут использовать общественные виды транспорта для дальних поездок, чем те, кто живет в небольших районы метро. Те, кто живет в небольших районах метро, ​​в свою очередь, пользуются общественными транспорт для более высокого процента дальних поездок, чем живущих за пределами мегаполисов. Например, в MSA более 1 миллиона жителей, 85 процентов дальних поездок совершаются на автомобиле и 15 процентов производятся с использованием общественного транспорта.При сумме MSA менее 1 миллиона процент поездок на личном автомобиле увеличивается до 92 процентов с учетом процент, произведенный общедоступными видами транспорта, упал до 8 процентов. Вне метро, ​​96 процентов дальних поездок совершается на личном автотранспорте, из них всего 4 процентов, использующих публичные режимы. См. Таблицу 11 в Приложении для разбивки дальние поездки личным автотранспортом и общественным транспортом в размере СУО.

Демографические данные и выбор режима

Во всех возрастных группах личный Транспортное средство составляет около 90 процентов поездок на дальние расстояния.Остальные 10 процент поездок на дальние расстояния осуществляется общественным транспортом. Воздух сервис – это наиболее часто используемый общественный режим для дальних поездок всеми возрастные группы, кроме 65 лет и старше.

Среди этой возрастной группы нет статистическая разница между процентом поездок, совершенных воздушным транспортом, и процент, сделанный автобусом.

Выбор режима по возрастной группе показан на Таблица в приложении 12.

Во время движения является доминирующим режимом на всех уровнях дохода доход домохозяйства имеет влияние, особенно на верхний и нижний уровни, по выбору режима.В то время как личный автомобиль является доминирующим режим для всех дальних путешествий, процент поездок, совершенных за рулем заметно снижается для тех, у кого доход превышает 75 000 долларов в год. Ниже этого уровень доходов, более 91 процента дальних поездок совершаются за рулем, но эта цифра падает до 84 процентов для тех, кто относится к группе с самым высоким доходом. В в то же время те, у кого доход превышает 75000 долларов, составляют почти 14 процентов их дальних поездок по воздуху, по сравнению только с 3-5 процентами поездки лиц с доходом ниже этого уровня.

Лица с семейным доходом ниже С другой стороны, $ 25 000 с большей вероятностью совершат поездки на автобусе, чем в более высокий уровень доходов. Почти 4% поездок на дальние расстояния совершают автобус среди тех, кто зарабатывает менее 25 000 долларов; но эта доля снижается до менее чем 2 процента для тех, кто относится к группе с самым высоким доходом. Нет никакой разницы по уровням дохода в процентном соотношении дальних поездок, совершенных тренироваться.

Распределение доходов по видам деятельности для дальние поездки приведены в таблице 13 приложения.

Режимы доступа и выхода

Автопутешествие обычно от двери до двери. Однако те, кто пользуется общественным транспортом для в дальние поездки необходимо попасть из начальной точки в междугородние транспортный терминал для посадки на общественный транспорт. Аналогично в пункт назначения, путешественникам на общественном транспорте необходимо добраться из междугородних транспортный терминал до места фактического назначения. Поездки в доступ и выход из основного вида транспорта рассматриваются в этом разделе Отчет.

Наиболее часто используемый режим доступа исходным концом поездки является личный автомобиль, на который приходится 71 процент поездок на общественном транспорте дальнего следования. Три из четыре авиаперелета начинаются с поездки в аэропорт или с поездки в аэропорт, а 66 и 54% поездок на автобусе и поезде, соответственно, начинаются с доступа, предоставляется на личном автомобиле.

Общественным транспортом пользуются 15 человек. процентов тех, кто нуждается в доступе к терминалу междугородних перевозок, и 10 процентов используют комбинацию из более чем одного режима для получения информации о своем происхождении. укажите на терминал.В целом, около 3% людей добираются до терминала пешком или на велосипеде. Тем не менее, доступ для велосипедистов и пешеходов используется для доступа почти к 13 процентам поездов дальнего следования и более 10% поездок на автобусах дальнего следования. Приложение В таблице 14 показано, как путешественники пользуются междугородным транспортом.

Значительное использование местного населения транспорт для доступа к междугородним видам транспорта (не личное транспортное средство) – явление крупных мегаполисов. В МСА с населением более 1 миллиона человек, там, где обычно есть развитые сети общественного транспорта, около 18 процентов тех, кто добирается до аэропорта, автобуса или железнодорожного вокзала, пользуются общественным транспортом.Для сравнения, доступ на общественном транспорте в MSA составляет менее 10%. с населением менее 1 миллиона человек и районы, не относящиеся к MSA. Таблица 15 показывает доступ режим по размеру MSA.

По прибытии в конце поездки, путешественники используют большее сочетание видов транспорта для выхода из междугороднего терминала в конечный пункт назначения, чем они используют для доступа. Личный автомобиль является основным Режим выхода только для тех, кто прибывает по воздуху. Около двух третей прибывающего воздуха путешественники покидают аэропорт на личном автомобиле.Личный автомобиль включает в себя прокат автомобилей. К личному транспортному средству не относятся такси, которые учитываются в другая категория режима. Около четверти авиапассажиров пользуются услугами местного населения. транспорт до выхода из конечного пункта назначения. Железнодорожные пассажиры такие же вероятно, доберутся до места назначения пешком, на местном транспорте, на личный автомобиль или комбинация из более чем одного режима эвакуации. Путешественники междугородного автобуса, скорее всего, доберутся до места назначения пешком или на велосипеде. (44 процента) или пользуются общественным транспортом (33 процента).В таблице 16 показано, как путешественники дальнего следования добираются от терминала прибытия до конечного пункта назначения. место назначения.

Пока режим доступа вроде бы зависит от размера MSA в исходном конце рейса, размер MSA прибытия не имеет такого большого влияния на режим выхода. Вне зависимости от Размер СУО, около половины поездок совершается на личном автотранспорте, около четверть на общественном транспорте, от 10 до 15 процентов пешком или на велосипеде и около 10 процентов за счет комбинации двух или более режимов.В таблице 17 показаны исходящие режимы. по размеру MSA.

Методологические примечания

Этот анализ основан на национальный образец файла о поездках на дальние расстояния из Национального обследования поездок домашних хозяйств. Путешествием на дальние расстояния считаются поездки, в которых пункт назначения составляет не менее 50 человек. миль от исходной точки.

Модальный анализ в этом отчете использует только поездки, для которых доступна информация о режиме передвижения. Записи поездок не учитывается, если выбор режима неизвестен или если выбор режима не был предоставлен респондентом опроса.Менее половины 1 процента от 2,6 миллиарда исключены утяжеленные дальние поездки из-за отсутствия режима Информация.

Общественный транспорт относится ко всем режимы кроме личного автомобиля. Виды общественного транспорта – воздушный, автобусный (оба регулярные и чартерные), железнодорожные и другие (в основном корабли, лимузины, такси, трансфер, езда на велосипеде, прогулки). При анализе используемых режимов доступа виды транспорта на большие расстояния, езда на велосипеде и ходьба (велосипед / прогулка) рассматривается отдельно.

Данные NHTS были собраны из С марта 2001 г. по май 2002 г. Нападения 11 сентября 2001 г. на Нью-Йорк и Вашингтон оказал влияние на путешествия, особенно воздушные, в следующих случаях: месяцы. BTS анализируют влияние терактов 11 сентября на поездки в США Государств, но этот анализ еще не завершен, и, следовательно, влияние Эти события еще не могут быть количественно определены для данных NHTS, используемых в этом отчете. Хотя эти атаки, вероятно, оказали некоторое влияние на выбор путешественников модального режима и процентов с использованием различных режимов, в настоящее время мы не считаем, что воздействие было достаточно значительным, чтобы изменить основные выводы в этом отчете.

Сравнения, сделанные в этом отчете, статистически значимо на уровне 0,05.

Приложение

В следующих таблицах представлены данные на которых основан этот отчет. Проценты, используемые в каждой таблице, являются взвешенными, и стандартные ошибки представлены для всех данных в таблицах. Ячейки с малым размер выборки (менее 30 наблюдений) или с коэффициентом вариации больше 0,3, что может сделать оценки недостоверными, показаны подчеркнутым .Обратите внимание, что во многих случаях образец размер для другого, поезда и автобуса слишком малы, чтобы быть надежным. Клетки, которые не статистически отличные от других в том же ряду заштрихованы. Примечания под таблицы поясняют статистическую значимость затенения или другую информацию, где необходимо.

Конечные примечания

^[1] Общественный транспорт относится ко всем видам транспорта, кроме личного автомобиля.

^[2] Личный автомобиль включает автомобиль, фургон, некоммерческий грузовик, туристический автомобиль, внедорожник или мотоцикл.

^[3] Личные командировки принимаются по семейным, личным, религиозным или медицинским причинам.

^[4] Процент личных командировки, совершенные автобусом (5,6%) и самолетом (4,7%), статистически не учитываются. другой.

^[5] Нет статистической разница между процентом авиапассажиров и автобусов, использующих второй режим.

^[6] Примеры других режимов бывают корабельные, паромы и лимузины.

3 Поставка межрегиональных перевозок | Межрегиональные поездки: новый взгляд на политику

Кляйн, Н. Дж. 2009. Развивающаяся отрасль междугородных автобусов у обочины: китайский квартал и за его пределами. In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 2111 , Transport Research Board of the National Academies, Washington, D.C., pp. 83–89.

Кляйн, Н. Дж. 2015. Сядьте на (обочину) автобус: новый междугородний автобус. Журнал транспорта и землепользования , Vol. 8. № 1. С. 155–169.

Департамент городского планирования Нью-Йорка. 2009. Исследование автобусов в китайском квартале. Транспортный отдел. http://www.nyc.gov/html/mancb3/downloads/cb3docs/chinatown_final_report.pdf.

Комиссия по Северо-восточному коридору. 2015. Сводный отчет о междугородних поездках по северо-восточному коридору. сентябрь http://www.nec-commission.com/wp-content/uploads/2015/09/2015-09-14_NEC-Intercity-Travel-Summary-Report_Website.pdf.

Райерсон, М. С. и М. Хансен. 2010. Возможности турбовинтовых двигателей для снижения расхода авиационного топлива. Транспортные исследования Часть D: Транспорт и окружающая среда , Vol. 15, № 6, с. 305–314.

Шранк Д., Б. Эйзеле, Т. Ломакс и Дж. Бак. 2015 г. Карта показателей городской мобильности 2015 г. Техасский транспортный институт A&M и INRIX, август http://mobility.tamu.edu/ums/report/.

Швитерман, Дж. П., Б. Антолин, П. Ларджент и М.Шульц. 2013. Метаморфоза автобуса: Обзор междугородного автобусного сообщения в США за 2012 год. Институт городского развития Чаддика, Университет ДеПола, Чикаго, штат Иллинойс,

Швитерман, Дж. П., Б. Антолин, Г. Скотт и М. Селлерс. 2015. Дополнительные удобства, расширение базы: Годовой обзор междугородного автобусного сообщения в США. Институт городского развития Чаддика, Университет ДеПола, Чикаго, Иллинойс, http: // las.depaul.edu/centers-and-institutes/chaddick-institute-for-metropolitan-development/Documents/2014%20Chaddick%20Intercity%20Bus%20Study.pdf.

Schwieterman, J. P., A. Battaglia, B. MacHarg и M. Schulz. 2013. Приливная волна персональных технологий: рост использования электронных устройств в междугородних автобусах, самолетах и ​​поездах, 2012–2013 гг. Университет Депола, Чикаго, Иллинойс, июнь. http://las.depaul.edu/centers-and-institutes/chaddick-institute-for-metropolitan-development/research-and-publications/Documents/The_Personal_Tech_Tidal_Wave_final_versi.pdf.

Schwieterman, J. P., and L. Fischer. 2010. Междугородний автобус: самый быстрорастущий вид транспорта в Америке: обновленная информация о регулярном автобусном сообщении за 2010 год. Институт городского развития Чаддика, Университет ДеПола, Чикаго, штат Иллинойс,

Schwieterman, J. P., L. Fischer, C. Ghoshal, P. Largent, N. Netzel, and M. Schulz. 2011. Междугородние автобусы стремительно расширяются: обновленная информация о регулярных автобусных маршрутах в США за 2011 год. Институт городского развития Чаддика, Университет ДеПола, Чикаго, Иллинойс.

Швитерман, Дж. П., Л. Фишер, С. Смит и К. Таулз. 2007. Возвращение междугородних автобусов: сокращение и восстановление регулярных рейсов в американские города, 1960–2007 гг. Школа исследования политики государственной службы, Университет ДеПола, Чикаго, Иллинойс

2 Грузовые автомобили и автобусы | Усталость водителей коммерческих автомобилей, долгосрочное здоровье и безопасность на дорогах: потребности исследований

Тип нагрузки

В сфере наемных операторов различие между услугами TL и LTL может иметь важные последствия для расписания водителей и отдыха.В случае услуг TL груз обычно перевозится от одного грузоотправителя к одному месту назначения. Услуги LTL объединяют поставки от нескольких отправителей и доставляют их в несколько пунктов назначения.

LTL обычно объединяют несколько небольших отправлений в груз, перевозят их между терминалами (как описано ниже), а затем распределяют отправления на местном уровне. Перевозчики TL, как правило, не имеют такой структуры терминала и ориентированы на транспортировку крупных грузов, часто на относительно большие расстояния.Водители перевозчиков TL обычно забирают полный груз у грузоотправителя и перемещают его прямо к получателю груза. Подавляющая часть бизнеса операторов TL является регулярной и предсказуемой в соответствии с контрактами или менее формальными соглашениями. Некоторые перевозчики TL предоставляют специализированные услуги, регулярно доставляя грузы для конкретного клиента. У водителей в таких ситуациях может быть предсказуемый и регулярный график.

Крупные компании TL перевозят достаточно грузов, чтобы они могли контролировать отправку, чтобы обеспечить относительно регулярное расписание для своих водителей.Другие типы услуг TL более случайны и эпизодичны. Например, фирма TL или независимый владелец-оператор может работать с грузовым брокером. Такие брокеры находят грузы и организуют перевозки перевозчиков или владельцев-операторов. В таких ситуациях у водителей может быть гораздо менее регулярное расписание и непредсказуемые маршруты. Водитель берет груз, доставляет его, а затем согласовывает с брокером следующую загрузку; в целом этот процесс может привести к непредсказуемым и нерегулярным графикам. ³

В отличие от этого, определяющей особенностью услуги LTL является то, что, как отмечалось выше, многие небольшие грузы от различных грузоотправителей объединяются в одну загрузку (на терминале), транспортируются к конечным терминалам, а затем рассылаются по месту назначения.Некоторые водители LTL работают в основном от терминала к терминалу, по регулярным расписаниям и маршрутам. Они водят тракторы с одним, двумя или тремя прицепами. На терминалах консолидированный груз может быть разбит на более мелкие грузы, а затем загружен в фургоны средней грузоподъемности и доставлен другими водителями получателям. Таким образом, некоторые водители LTL совершают дальние поездки на больших тягачах с прицепом, в то время как другие осуществляют доставку посылок на небольших грузовиках, по районам и предприятиям. Хотя водители, занимающиеся доставкой посылок, работают в пределах определенной местности, их маршруты могут меняться день ото дня.Они также проводят значительную часть каждого дня, погрузочно-разгрузочные работы в нескольких местах.

Наконец, некоторые водители грузовиков работают на частных перевозчиков, для которых как

___________________

³ С другой стороны, владельцы-операторы в этой ситуации сами являются начальниками и могут легче сделать перерыв, когда это необходимо, без необходимости получать разрешение или быть подотчетными диспетчеру.

факторов, связанных с качеством сна тайского междугороднего автобуса драйверы

Ind Health.2019 сен; 57 (5): 596–603.

Jindarat CHAIARD

¹ Факультет сестринского дела, Университет Чиангмая, Таиланд

Джираван DEELUEA

¹ Факультет сестринского дела, Университет Чиангмая, Таиланд

Benjamas SUKSATIT

^{Факультет сестринского дела в Чиангмае}

^{Университет Май, Таиланд}

Ванпен СОНГХАМ

¹ Факультет сестринского дела, Университет Чиангмая, Таиланд

¹ Факультет сестринского дела, Университет Чиангмая, Таиланд

Поступило 21 августа 2018 г .; Принята в печать 10 января 2019 г.

Abstract

Это исследование было направлено на описание качества сна и изучение факторов, связанных с плохим сном. качество тайских водителей междугородних автобусов. Поперечный дизайн использовался с образцом водителей междугородних автобусов от 4-х автобусных транспортных компаний. Тайский PSQI использовался для определить качество сна и тайский берлинский опросник, используемый для оценки риска апноэ во сне.Анализ данных включал описательную статистику и логистическую регрессию. Всего 338 были проанализированы опросы. Все водители автобусов были мужчинами; почти 66% водителей автобусов были определялись как плохо спящие, а 18,1% были оценены как группы высокого риска обструктивного апноэ во сне. Ночные рабочие смены (OR = 20,6), чередование дневных или ночных смен (OR = 17,0), употребление алкоголя (OR = 2,7), пребывание в браке (OR = 3,1) и отсутствие физических упражнений (OR = 2,3) были связано с плохим качеством сна. Большинство тайских водителей междугородних автобусов в нашем исследовании сообщили о низком качестве сна, что указывает на необходимость принятия мер как в компании, так и в на индивидуальном уровне для поощрения принятия здорового образа жизни и улучшения условия труда.

Ключевые слова: Качество сна, апноэ во сне, водители автобусов, безопасность, сонливость при вождении, дорожно-транспортные происшествия

Введение

Проблемы со сном влияют на здоровье рабочих и представляют серьезную проблему для общественного здравоохранения. Там есть растущее понимание роли недостаточного сна и усталости как первопричины тысяч ДТП ^{1 )} . Спать качество имеет решающее значение для водителей-дальнобойщиков, и исследования подтвердили, что хороший сон качество привело к снижению риска сердечно-сосудистых заболеваний на 62% ^{2 )} .Водители, которые спали менее 7 часов и сообщили о плохом качестве сна были более утомлены, чем те, кто достаточно спал ^{3 )} . Было установлено, что вождение в сонном состоянии так же опасно, как вождение в нетрезвом виде потому что сонливость и алкоголь ухудшают способность управлять автомобилем, концентрацию и внимательность, время принятия решения и задержки реакции ^{4 )} . Несчастные случаи, связанные с переутомлением, сложны, и причины переутомления включать стрессы от движения; длительное вождение; недостаточный сон и нарушения сна; время дневные и суточные колебания; и мотивация ^{5 )} .

Продолжительное вождение вызывает утомляемость и снижает эффективность вождения, из-за чего водители высокий риск дорожно-транспортных происшествий. Усталость связана с повышенным риском невнимания к дорожные знаки, незнание правил безопасности, ошибки в обращении с непредвиденная ситуация, такая как дорожные условия или другое поведение водителя ^{6 )} . Водители, которые засыпают за рулем, могут сбежать с дороги. или в другие автомобили или препятствия ^{7 )} . Предыдущий исследования показали, что водители автобусов в ряде стран испытывают сонливость за рулем, проблемы со сном и низкое качество сна ^{8 , 9 , 10 )} .Было показано, что у водителей, участвовавших в авариях, плохое качество сна ^{11 )} , более короткое время сна и более высокие уровни чрезмерного сна. дневная сонливость ^{12 )} . Усталость, сонливость, превышение скорости, использование мобильных телефонов, промахи, ошибки и нарушения ПДД были связаны с травмами в результате дорожно-транспортных происшествий среди водителей автобусов в Турции ^{13 )} . Почти три четверти (74%) автобусов водители в Перу сообщили, что во время вождения они чувствовали усталость, 25% чувствовали сонливость и «Клевание», что увеличивает риск несчастных случаев или близких к несчастным случаям ^{14 )} .В Таиланде 73,4% водителей автобусов сообщил о сонном вождении; хотя в этом исследовании не проводилось расследование связанных несчастных случаев ^{15 )} . Известно, что чрезмерное дневное время сонливость в результате недосыпания тесно связана с несчастными случаями ^{16 )} .

На качество сна водителей автобусов могут влиять демографические характеристики, состояние здоровья, и условия труда. Возраст, семейное положение, индекс массы тела (ИМТ), история болезни и наркотиков. связаны с бессонницей ^{17 )} .Водители автобусов также были обнаружены группы высокого риска обструктивного апноэ сна (OSA) ^{18 , 19 )} а риск СОАС связан с низким качеством сна ^{20 )} . При отсутствии лечения апноэ во сне увеличивает риск связанных со сном. дорожно-транспортные происшествия, потому что малоподвижный характер вождения может увеличиться сонливость ^{21 )} . Условия работы такие поскольку вечерние и ночные рабочие смены и долгие часы вождения каждый день оказались связанные с нарушениями сна ^{22 )} .Нереалистичные графики работы, стаж вождения менее 20 лет и низкая удовлетворенность работой также были связаны с плохим качеством сна ^{20 )} .

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сообщила, что Таиланд занимает второе место по количеству смертей в результате дорожно-транспортных происшествий в мире, и около 1% связаны с гибелью водителей автобусов и их пассажиров ^{23 )} . Общественный автобусный транспорт является основным видом общественного транспорта как внутри, так и между городами Таиланда.В этом в документе мы использовали термин «водители автобусов» для обозначения водителей, которые едут между городами. а не водители местных автобусов. В других исследованиях они упоминаются как водители автобусов или водители шоссе. Многие поездки на автобусе являются ночными, что создает дополнительные проблемы со сном. драйверы. Однако имеется мало информации о качестве сна и связанных с ним факторах. водители междугородних автобусов в Таиланде. Точно так же риск СОАС ранее не изучался. учился у тайских водителей автобусов. Качество сна и риск СОАС являются важными факторами. в сохранении здоровья и безопасности сотрудников.Это перекрестное исследование было направлено на описать качество сна и изучить факторы, связанные с плохим качеством сна в междугородних поездках Тайские водители автобусов. Мы предположили, что тайские водители междугородних автобусов сообщают о плохом сне. качества и что проблемы со здоровьем, риск ОАС, поведение, связанное со здоровьем, и условия труда будут быть связанными факторами.

Материалы и методы

Дизайн исследования и популяция

В данном исследовании использовался поперечный дизайн. В исследовании приняли участие 484 автобуса. водители четырех автобусных транспортных компаний Таиланда.Размер выборки этого исследования был рассчитан на основе данных предыдущего исследования, в котором плохое качество сна сообщалось о 27,2% и было связано с пятью независимыми факторами риска ^{20 )} . При мощности 0,8 и уровне значимость 0,05, общий размер выборки составил 440 участников: мы стремились набрать еще 10% на компенсацию недостающих данных: наконец, 484 участника были набраны в изучение.

Были запрошены семь автобусных транспортных компаний по всему Таиланду, и четыре компании согласился участвовать.В эти компаниям, занимающимся коммерческими автобусными перевозками, и водителям автобусов были розданы анкеты. которые соответствовали критериям включения: (1) проехали между городами (2) ехали в действующая компания не менее одного года и (3) в состоянии читать на тайском языке.

Измерения

Качество сна

Для измерения использовалась тайская версия индекса качества сна Питтсбурга (Thai-PSQI). качество сна ^{24 )} .PSQI оценивает общее качество сна за предыдущий месяц. Он состоит из 19 пунктов с самооценкой. разделены на семь компонентов: задержка сна, продолжительность сна, нарушения сна, привычная эффективность сна, субъективное качество сна, использование снотворных и дневная дисфункция. Ответы записываются по шкале от 0 до 3, с 3 указывает на наибольшую дисфункцию. Суммирование семи оценок компонентов дает один общая оценка сна в диапазоне от 0 до 21, а глобальная оценка более 5 указывает на то, что плохое качество сна ^{24 , 25 )} .В исследовании, сообщающем о тайской версии анкета, альфа Кронбаха составила 0,84; тест-ретестовая надежность составила 0,89; в чувствительность для отличия хорошо спящих от плохо спящих составила 77,78%, а специфичность для правильной классификации хороших шпал составила 93,33% ^{24 )} . В нашем исследовании альфа Кронбаха 0,72 была получена. для анкеты.

Риск апноэ во сне

Тайская версия Берлинского вопросника использовалась для измерения риска засыпания. апноэ ^{26 )} .В анкете десять предметы разделены на три категории: (1) храп, (2) сонливость во время бодрствования и / или сонливость вождение автомобиля и (3) наличие в анамнезе гипертонии или ИМТ> 30 кг на квадратный метр (кг / м ² ). Если выясняется, что респонденты попадают как минимум в два категории, они определены как группы высокого риска апноэ во сне; те, которые попадают в одна или никакая категория не относятся к группе низкого риска. Тайская версия сообщила Альфа Кронбаха 0,68. Надежность повторного тестирования составила 0.97. Чувствительность анкета составила 87%, а специфичность – 75% ^{26 )} . В нашем исследовании альфа Кронбаха для анкеты была 0,79. Получено разрешение на использование инструментов тайской версии.

Социально-демографические данные, образ жизни и данные о работе

Мы подготовили анкету для сбора данных участников о социально-демографических данных, образе жизни поведение и рабочие характеристики. Социально-демографические переменные включали возраст, семейное положение статус, индекс массы тела (ИМТ), состояние здоровья, образ жизни, включая алкоголь и потребление кофе, привычки к курению, употребление энергетических напитков, а также то, занимались ли они физическими упражнениями или нет.ИМТ был рассчитан как вес, разделенный на квадрат роста (кг / м ² ). Согласно рекомендации ВОЗ для азиатского населения, ИМТ участников были классифицируются на недостаточный вес (<18,5 кг / м ² ), нормальный вес (от 18,5 до 22,9 кг / м ² ), избыточный вес (23–24,9 кг / м ² ) и ожирение (≥25 кг / м ² ) ^{27 )} . Касательно состояния здоровья, участников спросили, есть ли у них текущие проблемы со здоровьем и Итак, попросили перечислить их.Наконец, участников спросили об их работе. характеристики, включая годы вождения коммерческого автобуса, смену (и) вождения, число маршрутов в день, количество часов вождения по маршруту, отдых во время вождения и переключение драйверы.

Анализ данных

Характеристики участников и качество сна были описаны с использованием описательных статистика. Категориальные данные были представлены в виде чисел и процентов. Одномерный логистическая регрессия использовалась для определения взаимосвязи между каждой переменной и сном. качественный.Инвестируемыми переменными были демографические характеристики, поведение в отношении здоровья, условия работы и риск апноэ во сне. Переменные со значениями p менее 0,25, а те, которые имеют клиническую значимость, были отобраны с помощью многомерной логистической регрессия ^{28 )} . Многовариантная логистика регрессии с использованием метода ввода, при котором все независимые переменные вводятся в уравнение в то же время использовалось для анализа факторов, связанных с низким качеством сна. Все переменные, включенные в модель, показаны в таблице многомерного анализа ().Статистический пакет для социальных наук (версия 22, IBM SPSS Статистика). Уровень статистической значимости α = 0,05 был принят для анализы.

Таблица 3.

Многомерный логистический регрессионный анализ факторов, связанных с плохим сном. качество

Этика

Исследование было одобрено Комитетом по этике исследований факультета сестринского дела, Университет Чиангмая, Таиланд (№ 142/2015). Опросы были даны каждому участник в запечатанных конвертах, которые также включали информационный лист об исследовании и форма информированного согласия. Подписанное информированное согласие было получено от всех участников. Мы заверили участников, что конфиденциальность будет сохранена и что никакие идентификационные данные информация будет раскрыта в исследовательских отчетах или научных публикациях.

Результаты

В общей сложности 444 участника вернули анкету вместе с письменным информированным согласием и процент ответов 99,1%. Из этих опросов 107 были исключены из-за неполного сна. качественные ответы, которые не могут быть суммой баллов для определения хорошего или плохого сна качественный. Таким образом, всего было проанализировано 338 опросов. Все водители автобусов были мужчинами с средний возраст 45,8 года (SD = 8,1), 73,6% были женаты. Около 26% участников сообщили хронические проблемы со здоровьем, диабет был самым распространенным, за ним следовали гипертония.Участник означает, что ИМТ был 25,6 кг / м 2 ² и 48,5% были определены как ожирение. Что касается образа жизни, то в настоящее время курили 27,8% участников, 91,6%. употребляли кофе и 54,3% употребляли алкоголь. Около 18,1% водителей автобусов оказались в высокий риск апноэ во сне. Что касается условий труда, то работали 70,3% водителей автобусов. чередование дневных и ночных смен, и 40,3% сообщили, что ездили по маршруту не менее 5 часов.

Средняя продолжительность сна составляла 5,5 часов (SD = 1,8), а у 33,4% пациентов спали менее 5 часов.Спать задержка от 16 до 30 минут была отмечена 53,2% участников, а 37,5% имели привычная эффективность сна менее 65%. Однако 58,1% сообщили, что их сон был плохим. достаточно хорошо. Около 12,7% принимали снотворные в предыдущем месяце, и в результате глобальный показатель PSQI показал, что 65,7% водителей автобусов плохо спали (PSQI баллы> 5) ().

Таблица 1.

Качество сна для драйверов шины

представляет одномерную логистику регресс. Переменные включали возраст, семейное положение, уровень образования, ИМТ, состояние здоровья. статус, курение, употребление алкоголя, потребление кофеина, употребление энергетических напитков, физические упражнения, годы опыт вождения компании, смена (и) вождения, общее количество часов вождения в день, отдых в течение вождение, смена водителей и риск апноэ во сне.Анализ показал повышенный риск плохого качества сна для переменных, связанных с семейным положением, годами вождения опыт, смены вождения и смена водителей во время маршрута.

Таблица 2.

Связь между плохим качеством сна и потенциальными факторами риска с использованием одномерная логистическая регрессия

В многофакторном анализе были введены переменные для изучения потенциальных факторов риска для низких качество сна, и результаты показали, что семейный статус (OR = 3,1, 95% CI = 1,2-8,2), алкоголь потребление (OR = 2,7, 95% CI = 1,3–5,6), отсутствие упражнений (OR = 2,3, 95% CI = 1,1–4,9), вождение в ночное время смены (OR = 20,6, 95% CI = 4,9−87,3) и смены дневной или ночной смены (OR = 17,0, 95% ДИ = 5,1-56,6), были связаны с плохим качеством сна ().

Обсуждение

В соответствии с нашей гипотезой, что водители автобусов сообщают о плохом качестве сна, почти 66% водители автобусов сделали. Высокие показатели плохого качества сна вызывают очевидную озабоченность у общественности и безопасность пассажиров. Этот результат был сопоставим с исследованием в Буэнос-Айресе, в котором сообщалось, что 66,7% водителей автобусов страдали от плохого качества сна ^{10 )} , но намного выше, чем у обычных взрослых водителей в Корея (21%) ^{29 )} .Вполне вероятно, что автобус качество сна у водителей хуже, чем у водителей в целом, из-за условий работы например, посменная работа. Кроме того, средняя продолжительность сна, указанная водителями автобусов в нашей продолжительность исследования составила 5,5 часа, что значительно меньше, чем у водителей автобусов в других странах. которые варьировались от 6,2 до 6,7 ч ^{10 , 18 , 30 )} .

В отношении факторов, связанных с плохим качеством сна, было сообщено о потреблении алкоголя. на 54.3% водителей автобусов, из тех, кто употребляет алкоголь, 11% сообщили, что употребляют алкоголь ежедневно. Водители, употреблявшие алкоголь, чаще сообщали о более низком качестве сна, чем те, кто не. Этот результат соответствовал результатам Park et al. ^{31 )} , который заявил, что употребление алкоголя в значительной степени связан с некоторыми компонентами PSQI, а именно с субъективным качеством сна, сном продолжительность и нарушение сна – у корейского населения в целом. Плохое качество сна связано с употреблением алкоголя, возможно, из-за склонности алкоголя к кратковременному усиливают сонливость, но позже вызывают частые пробуждения и ранние утренние пробуждения ^{32 )} .Высокий уровень употребления алкоголя в наше исследование показывает, что автобусным компаниям необходимо разработать профилактические программы и что законодательство, касающееся вождения в нетрезвом виде, должно строго соблюдаться.

В нашем исследовании водители автобусов, которые сообщили, что не занимаются спортом, показали высокий риск плохого сна. качественный. Недавний систематический обзор и мета-анализ – из шести следов подтвердили это упражнение может улучшить качество сна ^{33 )} . Известно, что упражнения улучшают сон за счет увеличения потребление энергии, секреция эндорфинов и температура тела, которые могут облегчить сон процесс ^{34 , 35 )} .Однако ненормированный график работы водителей автобусов является препятствием для установили регулярный режим физических упражнений, и 34,4% водителей автобусов в нашем исследовании сообщили, что не упражнения.

Что касается условий труда, наш анализ подтвердил, что водители автобусов работают в ночную смену. а при смене дневной или ночной смены качество сна было хуже, чем у водителей. рабочий день сменяется в одиночку. Однако доверительные интервалы в этом анализе были относительно широкий, потому что в дневную смену работало относительно небольшое количество участников.Междугородние тайские автобусы обычно по расписанию работают в ночное время, чтобы избежать пробок и задержек, и это мешает нормальные циркадные ритмы водителей. Предыдущие исследования также показали, что водители грузовиков с при нерегулярном графике спал меньше и было больше нарушений сна, чем при фиксированном графике. рабочие смены ^{36 )} . Вроде ясно, что автобус водители, работающие вахтовую смену, накапливают недосыпание и усталость из-за работы в ночь ^{37 )} . Кроме того, структура сна влияет, когда сон наступает днем ​​после работы ночью.Изменения во сне структура принимает форму увеличенной задержки быстрого сна, уменьшенного процента быстрого сна сон ^{38 )} , сокращенная продолжительность сна и снижение эффективности сна ^{39 )} . Кроме того, дневной сон приводит к смещению циркадного ритма из-за секреции мелатонина снижается, а температура тела повышается в течение дня, что ухудшает сон качество ^{37 )} .

Риск СОАС был умеренным (18.1%). Эта распространенность была немного ниже. чем у водителей грузовиков в Бельгии (21,5%) ^{20 )} и Иране (24,8%) ^{19 )} , но выше, чем у водителей в Саудовской Аравии (11,3%) ^{18 )} . Очевидно, что риск СОАС превалирует. у водителей грузовиков и автобусов. Различия в распространенности риска ОАС, наблюдаемые в разных исследованиях, являются обычным явлением. из-за популяционных различий, а также из-за различий в методах измерения апноэ во сне например, с помощью анкеты риска или полисомнографии.В нашем исследовании мы не обнаружили существенных взаимосвязь между рисками СОАС и качеством сна, возможно, потому, что большинство автобусов водители показали низкий риск СОАС (81,9%), и что другие факторы, такие как условия труда может иметь большее влияние на качество сна. Дальнейшие исследования должны быть выполнены для большего тщательно изучить потенциальную взаимосвязь между риском СОАС и качеством сна.

Демографические характеристики, такие как возраст, ИМТ и проблемы со здоровьем, были незначительны связанных с плохим качеством сна в нашем исследовании.Отсутствие связи между возрастом и здоровьем проблемы и плохое качество сна могут быть объяснены низкими показателями здоровья проблемы (25,5%) в нашем исследовании и другие факторы могут скорее объяснять плохое качество сна. чем сам возраст. В предыдущих исследованиях было обнаружено, что ИМТ связан с дневной сонливостью ^{40 )} и риском СОАС ^{41 )} , но данные о связи со сном отсутствуют. качество в этом исследовании. Вероятно, что ряд факторов физического и психического здоровья, кроме возраста, влияют на качество сна у пожилых людей.

Хотя в Таиланде нет ограничений на то, чтобы женщины становились водителями, представление о том, что мужчины – лучшие водители, и что водить автобусы между городами – это работа для мужчины с женщинами обязаны нести ответственность за семью. Несколько предыдущих исследований сравнили здоровье, благополучие и психофизиологические различия между мужчинами и женщинами водители автобусов, но результаты показывают, что гендерных различий в профессиональных стрессоры ^{42 )} . И самки, и самцы имели повышенный уровень гормона стресса, а во время работы – самооценка стресса и настроения. одинаковы для обоих полов ^{43 )} .

Заключение

Результаты исследования указывают на высокую распространенность плохого качества сна среди тайских водителей автобусов. Связанные факторы плохого качества сна – это употребление алкоголя и посменные условия труда, но упражнения показали защитный эффект. Хотя риск СОАС статистически не оценивался. в значительной степени связано с плохим качеством сна, количество водителей автобусов с высоким риском OSA, сообщивших о плохом качестве сна, были выше, чем тех, кто сообщил о хорошем качестве сна. Кроме того, многие водители автобусов имели избыточный вес и страдали ожирением, что могло увеличить риск СОАС.Требуется серьезное рассмотрение внедрения проверки OSA среди коммерческих драйверов. для уменьшения сонливости при вождении и дорожно-транспортных происшествий. У нашего исследования были некоторые ограничения. Смещение от самооценка данных может происходить, в частности, по темам, которые являются опасными или деликатными. например, употребление психоактивных веществ. Низкая внутренняя согласованность тайской версии вопросника среди водители автобусов могут быть связаны с характером условий труда. Работа в нерегулярную смену паттерны и последующие графики сна затрудняют вспоминание паттернов сна.Хотя выборка была большой, некоторые автобусные компании отказались участвовать, и неизвестно, сопоставимы ли условия работы с включенными в исследовании это может ограничить обобщаемость исследования. Однако это был первый исследование для изучения качества сна и потенциальных факторов риска, включая риск апноэ во сне среди водители автобусов в Таиланде. Результаты показывают, что необходимо просвещение по вопросам здорового образа жизни. как для водителей автобусов, так и для транспортных компаний.Важно отметить, что упражнения должны быть продвижение на рабочих местах и ​​просвещение по вопросам вредного употребления алкоголя. Скрининг здоровья программы должны быть предусмотрены для всех водителей автобусов в то время, когда они могут их посещать, особенно для тех, кто риск СОАС и метаболического синдрома. Будущие исследования должны включать информацию о организация работы и политика компании, которые могут повлиять на работу водителей автобусов и здоровье.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование

Исследование было поддержано исследовательским грантом Университета Чиангмая.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить всех участников за их время и преданность делу учиться. Особая благодарность профессору Терезе Стоун за предложения и комментарии к рукописи. и г-ну Джону Манну, Академический центр передового опыта МСЖД, за редактирование текста на английском языке.

Ссылки

(PDF) Полная стоимость междугородных перевозок

Полная стоимость междугородных перевозок Страница C-3

4.2.4 Результаты …………… ………………………………………….. ……………….. 4-23

4.2.4.1 Долгосрочные общие расходы, лог-линейная модель, OLS и WLS……………. 4-23

4.2.4.2 Краткосрочные общие расходы ………………….. …………………………… 4-25

4.2.4.3 Долгосрочные средние и предельные затраты … …………………………………… 4-27

4.2.4.4 Краткосрочные средние и предельные затраты …………………………………….. 4-29

4.2.5 Экономия за счет масштаба, объема, плотности и использования сети ……………….. 4-31

4.2.5.1 Экономия за счет плотности ……………………………………………………. …. 4-32

4.2.5.2 Экономия за счет масштаба …………………………….. ………………………….. 4-33

4.2.6 Сравнение ……… ………………………………………….. ………………… 4-34

4.3. Инженерное распределение ………………………………………… ………………… 4-36

4.3.1 Методология ……………….. ………………………………………….. …….. 4-36

4.3.2 Результаты …………………………….. ………………………………………….. 4-38

4.4. Время и социальные затраты ………………………………………. …………………. 4-41

4.4.1 Перегрузка и время …………….. ………………………………………….. .4-41

4.4.2 Несчастные случаи …………………………………. ……………………………………. 4-41

4.4. 3 Шум ……………………………………………….. …………………………. 4-42

4.4.4 Загрязнение воздуха ……… ………………………………………….. ……………….. 4-42

4.5. Совокупные затраты ………………………………………… ……………………… 4-43

4.6. Приложения …………………………………………. …………………………… 4-44

4.6.1 Приложение 1, сводка данных о затратах на автомобили …………………………. 4-44

4.6.2 Приложение 2: Данные (относится к разделу о затратах на инфраструктуру) ……………….. 4-45

4.6.3 Приложение 3: Долгосрочные предельные затраты по штатам …………. …………………… 4-49

ГЛАВА ПЯТАЯ: ……………… …………………………………….. AIR

5.1. Инфраструктура дыхательных путей и эксплуатационные расходы ……………………………………… …. 5-1

5.2. Инфраструктура аэропорта и эксплуатационные расходы………………………………………….. 5 -7

5.2.1 Терминальные расходы ………………………………….. ………………………………. 5-7

5.2.2 Затраты в контролируемой зоне … ………………………………………….. ……………………… 5-9

5.3. Расходы на перевозчика ………………………………………… ………………………….. 5-11

5.3.1 Измерение Fareclass ……. ……………………………………………….. 5-11

5.3.2 Измерение стоимости сегмента ………………………….. ……………………. 5-12

5.4. Социальные издержки ………………………………………… …………………………… 5-16

5.4.1 Затраты на шум ……. ………………………………………….. ………………….. 5-16

5.4.2 Затраты на задержку перегрузки ……………. ………………………………………….. 5-16

5.4.3 Расходы на несчастные случаи ……………………………………………. …………………… 5-17

5.4.4 Затраты на загрязнение ……………. ………………………………………….. ………. 5-17

5.5. Совокупные затраты ………………………………………… ……………………… 5-18

ГЛАВА ШЕСТАЯ: …………… ……………………….. HIGH SPEED RAIL

6.1. Затраты на инфраструктуру ………………………………………… …………………….. 6-1

6.2. Расходы на перевозчика ………………………………………… ……………………………. 6-4

6.2.1 Моделирование количества операционных единиц .. …………………………………… 6-4

6.2.1.1 Сервисная привлекательность ………………………………………… ……………….. 6-5

6.2.1.2 Процесс непрерывного планирования обслуживания ……………. ………………………….. 6-9

6.2.1.3 Процесс планирования локальных услуг…………………………………………… .6-11

6.2.2 Эксплуатационная оценка перевозчика и смета расходов на транспортное средство …………………………….. ….. 6-12

6.2.3 Затраты на пользователя …………………………….. ………………………………………. 6-15

6.3. Социальные издержки ………………………………………… …………………………… 6-17

6.3.1 Загрязнение воздуха ……. ………………………………………….. …………………. 6-17

6.3.2 Несчастные случаи и безопасность …………………………. ……………………………….. 6-17

6.3.3 Шум … ………………………………………….. ……………………………. 6-18

6.4. Совокупные затраты ………………………………………… ……………………… 6-19

Оценка рисков профессиональных заболеваний водителей пассажирских автобусов

Аннотация

Справочная информация

Условия работы водителей автобусов тяжелые; они приводят к профессиональным заболеваниям и требуют тщательного изучения, особенно в Украине.Целью статьи является описание профессиональных рисков для здоровья водителей пассажирских автобусов, приводящих к ухудшению здоровья.

Методы

Оценка риска проводилась с использованием модифицированной методики Risk Score, которая позволила определить обобщенный уровень опасности для здоровья водителя. Уровень гигиенической опасности оценивался на основании закона Стивенсона, который позже был обобщен.

Результаты

На основе модификации метода Risk Score появилась возможность отойти от метода экспертных оценок уровня риска и рассчитать общий показатель по степени зависимости воздействия на организм человека от его интенсивности, предложенный В.Минько. Это позволяет объективно определять влияние гигиенических опасностей на здоровье водителя и прогнозировать возникновение профессиональных заболеваний, связанных с сердечно-сосудистой системой, опорно-двигательным аппаратом, а также частичной или полной инвалидности из-за накопления эмоционального переутомления.