Prof. Dr. Holló Péter Közlekedéstudományi Intézet Nonprofit Kft., kutató professzor, az MTA doktora.
1. Közúti biztonság Magyarországon 2016-ban
Legelső ábránkon az látható, hogy 2013-tól (a személysérüléses balesetek tekintetében már 2012-től) megszűnt a javulás, a közúti biztonság helyzete romlik. Igaz ugyan, hogy 2006-tól 2013-ig folyamatosan csökkent a közúti balesetek halálos áldozatainak száma, de 2014-ben és 2015-ben már növekedett, a személysérüléssel járó közúti balesetek száma pedig már korábban, 2012-től emelkedni kezdett.
1. ábra. A forgalomba helyezett közúti gépjárművek, a személysérüléses közúti balesetek és az ezek következtében meghaltak száma Magyarországon 1976-tól 2015-ig. (A közúti biztonság fő szakaszai)
Ilyen előzmények után különösen kedvező, hogy a közúti baleset következtében meghaltak 2016. I. féléves száma 10,2 %-os mérséklődést mutat [1].
Személysérüléses közúti balesetek: 7507 (+2,4%)
Halálos áldozatok: 264 (-10,2%)
Súlyos sérültek: 2449 (-0,2%)
Könnyű sérültek: 7079 (+4,2%)
Ittasan okozott balesetek száma: 738 (+8,4%)
A híradások arról szóltak, hogy ez a javulás a 2016. április 1.-jén üzembe helyezett intelligens „VÉDA” kamera rendszernek köszönhető [2]. Ennek vizsgálatára külön is elemeztem a 2016. I. és II. negyedévi adatokat.
Az adatok alakulása azt mutatja, hogy a közúti baleset következtében meghaltak száma az I. negyedévben 11,18 %-kal, míg a másodikban 9,15%-kal csökkent. A mérséklődés üteme tehát az első negyedévben (a kamerák még nem üzemeltek, de már a közvéleményt tájékoztatták róluk) nagyobb volt, mint a másodikban (amikor a kamerák már üzemeltek). Mindez valószínűleg azt jelenti, hogy már a kamerák telepítésének híre is kedvező hatást gyakorolt a gépjárművezetők szabálytiszteletére, így a közúti biztonság helyzetére.
A legfrissebb végleges adatok azt mutatják, hogy a kedvező hatás 2016 harmadik negyedévében is érvényesült. 2016. január és szeptember között 12441 suemélysérüléses közúti baleset történt Magyarországon, a KSH honlapján közzétett adatok szerint. Ezek következtében 422 személy vesztette életét, ami közel 10 %-os csökkenést mutat az előző év azonos időszakához képest [1].
2. ábra. A közúti baleset következtében meghaltak számának megoszlása a forgalomban való részvétel módja szerint
A 2. ábrából kiderül, hogyan oszlik meg a közúti balesetek halálos áldozatainak száma aszerint, hogy milyen módon vettek részt a közúti forgalomban. A legtöbben személygépkocsi vezetőjeként, vagy utasaként szenvedtek halálos kimenetelű sérülést. E csoport növekvő – 2003-ban már csaknem 50 %-os – részarányát 2014-ig közel 10%-kal sikerült csökkenteni, amiben bizonyára nagy szerepet játszott az ebben az időszakban növekvő biztonsági övviselési arány. Sajnos 2015-ben újra 47,3 %-ra nőtt a személygépkocsiban meghaltak részaránya. A 2015 végi felmérések egyértelműen utaltak arra, hogy ez a növekedés alapvetően a jelentősen (mintegy 10 %-kal) csökkent biztonsági övviselési arányokra vezethető vissza [3]. 2016 elején, a kisebb minta elemzésekor azonban már azt tapasztaltuk, hogy a biztonsági övet viselők aránya újra növekedett, gyakorlatilag „visszamászott” a korábbi értékre [4].
A hazai adatok elemzése csak arról adhat felvilágosítást, hogy „saját magunkhoz képest” sikerült-e javulást elérni. Ahhoz, hogy más országokhoz képest értékelhessük Magyarország közúti biztonságát, nemzetközi összehasonlításra van szükség. Noha elméletileg a lefutott járműkilométerek száma lenne a legjobb mérőszám a veszélyeztetettség kifejezésére, a gyakorlatban viszonylag kevés ország rendelkezik megbízható, a teljes közúthálózatra kiterjedő futásteljesítmény adatokkal. Sok országban csupán becsülik ezt az adatot, ami eleve több-kevesebb bizonytalanságot rejt magában. Mivel jelenleg még csak a baleseti halottak száma használható torzításmentes összehasonlításra, egyelőre két mutató terjedt el.
Az egyik az ún. személyi biztonságot fejezi ki. Ez a mortalitás, ami a baleseti halottak népességre vetített számát jelenti (meghaltak/100 ezer lakos). A másik a közlekedésbiztonság szintjét jellemzi. Ez a halálozási mutató (meghaltak/10 ezer gépjármű).
A szakmai gyakorlatban sajnálatos módon szinte kizárólag az elsőként említett mérőszámot alkalmazzák, annak ellenére, hogy ez nem veszi figyelembe az egyes országok motorizációs szintjei közötti különbséget. Elvileg csak akkor lehetne torzításmentesen használni, ha valamennyi ország motorizációs szintje azonos lenne, márpedig tudjuk, hogy ez távolról sincs így. Mégis, egyszerűsége miatt a legtöbb esetben ezt az egyetlen mutatót használják. Ennek alapján készült nemzetközi összehasonlítást mutat a 3. ábra.
3. ábra. A mortalitás (meghaltak / 100.000 lakos) 2014-2015. évi értékei néhány OECD tagországban (Adatok forrása: IRTAD: International Road Traffic and Accident Database [5].)
Az ábrát szemlélve megállapítható, hogy a 2014. évi adatok alapján csupán Belgium, a Cseh Köztársaság, Görögország és Lengyelország értéke kedvezőtlenebb a hazainál. Ráadásul a 2015. évi magyar adat növekedést mutat 2014-hez képest. Ez a mutató a viszonylag alacsony motorizációs szintű országokat – mint amilyen Magyarország is - kedvezőbb helyzetbe is hozza.
A másik mutatót alkalmazva Magyarország helyzete még kedvezőtlenebb lesz (4. ábra). Itt már a vizsgált 19 ország közül hazánk sereghajtó, méghozzá jelentős lemaradással. Nem meglepő, hogy a döntéshozók az elsőként említett mutatót, a mortalitást részesítik előnyben, hisz az még valamennyire elviselhető képet mutat. Tulajdonképpen abban a pillanatban, amikor kiválasztjuk a használni kívánt mutatót, el is döntjük, hogy kedvezőbb, vagy nagyon kedvezőtlen képet akarunk festeni a hazai közúti biztonság színvonaláról. Ha tehát a két mutatót külön-külön alkalmazzuk, meglehetősen eltérő eredményre jutunk.
4. ábra. A halálozási mutató (meghaltak/10.000 gépjármű) 2014. évi értékei néhány OECD tagországban (Adatok forrása: IRTAD)
Ez a dilemma kiküszöbölhető a Trinca modell [6] használatával, amely a két szóban forgó mutatót együttesen alkalmazza (5. ábra).
5. ábra. Összefüggés a személyi és közlekedésbiztonság között (elméleti modell)
(Forrás: Trinca és társai, 1988)
A modell a 2014. évi adatok felhasználásával a 6. ábrán látható eredményeket adja.
6. ábra. A Trinca modell jelenlegi szakasza (2014)
(Adatok forrása: IRTAD)
Ezek szerint a közúti biztonság szempontjából Európa legjobb országai: Svédország, Norvégia, Hollandia, Egyesült Királyság. A legkevésbé teljesítő országok: Lengyelország, Görögország. A Cseh Köztársaság és Magyarország csupán ezt a két országot előzi meg. Mindezt összefoglalva megállapítható, hogy a hazai közúti biztonság 2007 és 2013 között csak saját magához képest mutatott látványos javulást, a többi országhoz képest nem sikerült előbbre lépnie. Ennek egyik oka, hogy a többi, a Magyarországnál eleve kedvezőbb helyzetben lévő ország is legalább olyan mértékű javulást ért el, mint hazánk.
2. A sebesség és a közúti biztonság összefüggései
A szakma már régóta ismeri az ún. hatványkitevős (power) modellt, amelynek lényegét a 7. ábra szemlélteti [7].
7. ábra. Összefüggés az átlagsebesség változása és a közúti balesetek száma, súlyossága között
A modell továbbfejlesztésével a norvég R. Elvik foglalkozott. Először meghatározta az összefüggést lakott területen belüli és kívüli utakra. Ennek eredményét mutatja az alábbi táblázat [8].
Az értékekből világosan látszik, hogy a kitevők magasabbak lakott területen kívül, vagyis a balesetek gyakorisága és súlyossága lakott területen kívül jobban függ az átlagsebesség változásától, mint lakott területen. Ennek az lehet a nyilvánvaló oka, hogy lakott területen kívül nagyobb a valószínűsége az ún. szabad sebesség kialakulásának, mint lakott területen. Itt gyakoriak a járműoszlopok, tehát a sebességválasztást legtöbbször az elől haladó gépjármű sebessége korlátozza. Ha átlagolnánk a két területre vonatkozó értékeket, gyakorlatilag az eredeti Nilsson modell kitevőit kapnánk. További előrelépést jelent, hogy Elvik mindenféle – a rendőrségi baleseti adatfelvételnél használt – kimenetelű sérülésre és balesetre is meghatározta a kitevők értékeit, sőt, a 95 %-os konfidencia intervallumukat is. Elvik persze nem elégedett meg ennyivel. A Nilsson modellel szembeni fő kifogása az volt, hogy az átlagsebesség százalékos változása ugyanakkora, ha az átlagsebesség 100 km/h-ról 90 km/h-ra változik, mintha 10 km/h-ról 9 km/h-ra csökkenne. Jól tudjuk, hogy ez nincs, nem lehet így, hiszen az előbbi esetben elképzelhető halálos sérülés, míg az utóbbiban nem. Ezért kifejlesztette az exponenciális modellt. Itt a legfőbb következtetése: a baleseti kockázat és a balesetek/sérülések súlyossága nem csupán az átlagsebesség változás mértékétől, de konkrét értékétől, szintjétől is függ. A két modell lényege az alábbiakban tanulmányozható.
A 8. ábrán is jól látható, hogy a tapasztalati pontokra – főként a nagyobb sebességek tartományában – valóban jobban illeszkedik az exponenciális modell.
8. ábra. Az eredeti Power Model és az exponenciális modell összehasonlítása [8]. (Forrás: Elvik, 2013)
A közúti közlekedésbiztonság hazai története jól mutatja a sebességhatár csökkentésének és növelésének következményeit is. A 9. ábrán – minden különösebb tudományos elemzés nélkül is - szembetűnő, hogy a rendszerváltás után a közúti baleseti halottak száma 1993-ban csökkent a legnagyobb mértékben lakott területen (sebességhatár csökkentés 60 km/h-ról 50 lm/h-ra) és 2001-ben nőtt legnagyobb mértékben lakott területen kívül (általános, 10 km/h értékű sebességhatár emelés minden útkategórián lakott területen kívül).
9. ábra. Közúti baleset következtében meghaltak számának alakulása lakott területen és lakott területen kívül 1980-tól 2015-ig
Sajnos, világszerte megfigyelhető a mindenkori kormányok részéről a sebességhatárok emelésére való törekvés. Ez gyakran találkozik populista indokokkal, sőt nem egyszer az is elhangzik, hogy a korszerű gépkocsik már nagyobb sebességre képesek. Ez önmagában igaz, de nem szabad elfelejteni, hogy maga az ember nem változott, az emberi test által még a súlyos sérülés nélkül elviselhető ütközési sebesség ugyanakkora maradt. Valamennyi tudományos vizsgálat azt igazolja, hogy minden sebességnövekedés szükségszerűen rontja a közúti közlekedés biztonságát, amennyiben más tényezők közben változatlanok maradnak. (Gyakran igyekeznek ellensúlyozni a negatív hatásokat pl. a rendőri ellenőrzés szigorításával, vagy infrastrukturális beavatkozásokkal.)
Egy a közelmúltban megrendezett közlekedésbiztonsági konferencián is felmerült a kérdés, hogy milyen előnyök és hátrányok hozhatók kapcsolatba a növekvő sebességgel. Ezeket jól mutatja a 10. ábrán vázolt, a közlekedési költségek szempontjából optimalizált sebességhatár modellje.
10. ábra. Az idő-, jármű üzemi költségek és a baleseti veszteségek átlagsebességtől való függése [9].
Az optimumot mutató utazási költséggörbe három rész-költségből tevődik össze. A legmeredekebben emelkedő görbe a baleseti veszteségek görbéje. Ez a sebesség emelkedésével progresszív növekedést mutat, hiszen ilyenkor nem csak a baleset kockázata emelkedik, de bekövetkezése esetén a kimenetele, súlyossága is. Kisebb ütemben emelkedik a jármű üzemi költségek összege. Ide a növekvő üzemanyag fogyasztás, növekvő kopás, stb. tartozik. Egyedül az időköltség görbéje csökken, mert a nagyobb sebesség miatt hamarabb érhetünk az úti célhoz, vagyis időt takaríthatunk meg. A három részgörbét összegezve megkapjuk a költségminimumot, ami egyben az optimális sebességhatár a költségek szempontjából. Az ábrán szereplő példában az optimum 70 és 80 km/h közé esett.
3. Egy tipikus félreértés a biztonsági övekkel kapcsolatban
A 11. ábra mutatja, hogy 2015-ben – főként a személygépkocsik első ülésein – visszaesett a biztonsági övet viselők aránya a 2013. évi értékhez képest. Ez a visszaesés valószínűleg összefügg a személygépkocsiban életüket vesztett személyek – a 2. ábrán is látható -, növekvő számával. Kutatási eredmények [10] és a hazai baleseti adatok alapján jó becslés adható arra vonatkozóan, hogy a biztonsági övviselési arány 95 %-ra való növelésével még hány emberélet lenne megmenthető és hány, különböző kimenetelű sérülés lenne elkerülhető! A 2015. évi adatok alapján évente, hozzávetőlegesen 48 halálos, 158 súlyos és 177 könnyű sérülés lenne megelőzhető, egyedül a biztonsági övviselési arány 95 %-ra való növelésével.
11. ábra. Személygépkocsi-vezetők és utasok biztonságiöv-viselési aránya az első és hátsó üléseken 1992 és 2015 között
A 12. ábra a 2015-ben személygépkocsiban közúti baleset következtében életét vesztett 304 személy számának megoszlását szemlélteti a szerint, hogy viselt-e biztonsági övet. Az ábrából látható, hogy a személygépkocsi baleset következtében meghaltak csoportjában 40 % nem viselt biztonsági övet.
12. ábra. Személygépkocsiban életüket vesztők számának megoszlása
Hasonlítsuk össze ezt az adatot a reprezentatív mintán alapuló, így a teljes autós sokaságra vonatkozó felmérés eredményeivel. A teljes minta 1040 személygépkocsit tartalmazott és a megfigyelések szerint a bennülők átlagos száma 1,34/gépkocsi volt [3]. Ez 1394 főt jelent. Közülük 2015-ben 75,64 % használta biztonsági övét. Látható, hogy a személygépkocsi balesetben meghaltak csoportjában ennél jelentősen kisebb, 58 %-os eredmény adódott. A különbség még nagyobb lenne, ha figyelembe vennénk a 2016-ban újra 84 %-ra nőtt értéket, ezt azonban a korábbiaknál kisebb minta miatt nem tehetjük meg biztonsággal. Gyakran szakemberek is félreértik ezt a két számot és emiatt téves következtetésre jutnak. Pedig a két eredményt semmiképpen sem szabad összekeverni, hiszen a meghatározásukhoz használt minta alapvetően eltérő.
A személygépkocsiban meghaltak csoportja a kutatási eredmények szerint egy ún. nagy kockázatú csoport. Ide tartoznak a gyorshajtók, ittas, drogos vezetők, késő éjszaka úton lévők, fiatal férfiak, szabálysértési, baleseti előzményekkel rendelkezők, stb. [11].
Összefoglalva: a személygépkocsiban meghaltak csoportjának adataiból nem szabad általános következtetést levonni a teljes autós sokaságra vonatkozóan. Ezért is helytelen az a gyakorlat, amikor felmérések hiányában valaki a sérültek adataiból „állít elő” bukósisak-viselési, biztonsági övviselési arányokat. Ez nem adhat reprezentatív eredményt a teljes autós, motoros, stb. sokaságra vonatkozóan, hiszen az ún „nagy kockázatú” csoportra vonatkozik, s ennek jellemzői mindig kedvezőtlenebbek, mint a teljes sokaságé.
Végül: az ún. „kemény mag” elérése is fontos, hisz a jelek szerint esetükben a hagyományos módszerek (meggyőzés, felvilágosítás, ellenőrzés, szankció) nem vezetnek eredményre. Magatartásuk kedvező irányú befolyásolására egészen új, az eddigieknél eredményesebb megközelítésre van szükség.
FELHASZNÁLT IRODALOM:
[1]: www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_evkozi/e_ods001.html
[2]: www.police.hu/a-rendorsegrol/europai-tamogatasok/operativ-programok/veda-kozuti- intelligens-kamerahalozat
[3]: Dr. Véssey Tamás: Utas védő berendezéseket, nappali világítást és kézben tartott mobiltelefont használó gépjárművezetők arányának felmérése, Részjelentés, Tanulmány a 2015. IV. negyedévi felmérés alapján, Budapest, 2016.
[4]: Dr. Véssey Tamás: Utas védő berendezéseket, nappali világítást és kézben tartott mobiltelefont használó gépjárművezetők arányának, motorkerékpárosok és kerékpárosok biztonsági jellemzőinek felmérése, Részjelentés, Tanulmány a 2016. I. negyedévi felmérés alapján, Budapest, 2016.
[5]: International Traffic Safety Data and Analysis Group (ITF, OECD), www. internationaltransportforum. org/irtad/index.html
[6]: Trinca G. W. (1988) “Reducing Traffic Injury- A global Challenge”. A Royal Australian College of Surgeons, Melbourne, Australia.
[7]: Nilsson, G.: Traffic Safety Dimensions and the Power Model to Describe the Effect of Speed on Safety, Lund Institute of Technology, Department of Technology and Society, Traffic Engineering, 2004.
[8]: The impact of speed changes on crash occurrence and severity (az ITF és IRTAD közös kiadványa, megjelenés alatt.)
[9]: Salusjarvi, M.: The speed limit experiments on public roads in Finland, VTT, 1981.
[10]: Elvik, R.; Hoye, A.; Vaa, T., Sorensen, M.: The Handbook of Road Safety Measures, Emerald Group Publishing Ltd., UK, 2009, ISBN: 978-1-84855-250-0
[11]: Julie Tison, Allan F. Williams, Neil K. Chaudhary: Daytime and Nightime Seat Belt Use by Fatally Injured Passenger Vehicle Occupants, National Highway Traffic Safety Administration, U.S. Department of Transportation, 2010