胡立偉 佘天毅 李林育 王 淼
(昆明理工大學交通工程學院 昆明 650500)
基于道路級差的高原交通事故對比分析與預防*
胡立偉 佘天毅 李林育 王 淼
(昆明理工大學交通工程學院 昆明 650500)
高原地區(qū)道路線形復雜,自然條件惡劣,道路基礎設施建設嚴重落后,城市道路及公路交通事故頻發(fā),交通安全問題日益嚴峻.以云南省2010—2015年城市道路和公路交通事故數據為基礎,對9 543條交通事故數據進行分類、信息提取等處理,基于道路級差將城市道路和公路分離,在不同時間空間、事故特點、氣象因素、照明條件、交通設施等不同敏感因素條件下進行對比分析討論,并對道路交通事故提供預防對策和控制措施.以此發(fā)現(xiàn)城市道路交通事故與公路交通事故的各方面異同,有效保障道路交通安全.
城市道路;公路;道路級差;高原地區(qū);交通事故;對比分析
高原地區(qū)受高海拔,低氣壓、復雜道路線形等惡劣自然條件影響,同時受到自然條件、經濟發(fā)展等多重因素的制約,道路基礎設施建設嚴重落后,導致城市道路與公路交通事故頻發(fā),交通安全問題日益嚴峻[1-2].
目前我國對于高原地區(qū)交通事故研究較少,有限的研究也只是集中于高原地區(qū)事故成因及特征分析.朱興琳等[3]對高原地區(qū)道路交通安全現(xiàn)狀及事故特征進行分析.蘇東蘭[4]從高原山區(qū)農村公路著手,進行安全評價和交通安全保障技術的研究.胡立偉等[5]選取四類典型道路交通設施條件作為研究對象,分析不同道路類型、天氣條件、事故形態(tài)、路表條件下發(fā)生交通事故的特征.國外的道路交通事故研究主要集中于公路和城市道路交通事故成因分析.Marc等[6]研究了美國公路道路線形和路面質量對交通事故的影響.Chi等[7]通過系統(tǒng)分析的方法,得出車輛速度變化是造成交通事故連續(xù)碰撞主要原因的結論.在城市道路方面,Ali等[8]對馬德里市的重大交通事故進行了探索分析.此外Liu[9]等在道路交通安全中對事故進行對比分析研究.
圖1 云南省高原地區(qū)城市道路和公路事故數對比圖
圖1為云南省2010—2015年城市道路與公路交通事故總起數和死亡人數的分布對比.本文以云南省為例,搜集到2010—2015年9 543條高原地區(qū)道路交通事故數據,基于道路級差將城市道路與公路進行分離,通過數據挖掘對比分析和數據擬合兩種方法,分析二者交通事故的各方面異同.公路與城市道路的交通運行環(huán)境不同,導致二者的時空分布、事故形態(tài)也有所不同,基于以上兩點的對比研究,提出城市道路和公路的針對性預防策略,依此為降低道路交通事故率提供依據.
1.1 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故時間分布特征對比及致因
1.1.1高原地區(qū)城市道路和公路交通事故按月和周內分布對比及致因
圖2為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故時間分布對比圖.由圖2可知,無論是全年中月交通事故還是周內交通事故的分布,都呈現(xiàn)出高原地區(qū)公路交通事故發(fā)生數量遠高于城市道路的態(tài)勢.12月份和1月份是城市道路和公路交通事故發(fā)生頻率最高的兩個月.冬季到來,雨雪增多,天氣狀況復雜多變,伴隨著元旦、春節(jié)等節(jié)假日的到來,城區(qū)親朋好友聚會、購物、外出游玩等出行強度增加,農村地區(qū)縣鄉(xiāng)公路貨車超載,客車超員,酒后駕駛等行為多發(fā).
圖2 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故時間分布對比圖
公路交通事故居高不下的首要原因是國道、省道上的駕駛員存在超速行駛,疲勞駕駛等違規(guī)操作的行為.另外,由于降溫、大霧、雨雪冰凍等惡劣天氣的多發(fā),駕駛員反應能力下降,標志標線辨別效果較差.縣鄉(xiāng)公路由于公路等級較低,防護措施不足,駕駛員安全意識較弱,時常有行人橫穿公路.此外,路面濕滑,高原地區(qū)路況復雜,彎道、坡段、長下坡等路況造成事故進一步增加.
由圖2b)可知,云南省高原地區(qū)周內事故呈現(xiàn)周末偏多,周一至周五平穩(wěn)分布的趨勢,由于周末出行強度增加,公路交通事故數仍遠高于城市道路,約為城市道路的4倍.周三發(fā)生的交通事故更多,甚至超過周末.有心理研究專家解釋,坐班的人群存在“周三候群癥”的現(xiàn)象,經過周一周二2 d的調整,工作興奮狀態(tài)衰退,在周三情緒進入低谷,因此,上下班容易出現(xiàn)悲觀的駕駛情緒.故駕駛員應及時調整好自己的工作狀態(tài)和駕駛情緒,以減少交通事故的發(fā)生.
1.1.2高原地區(qū)城市道路和公路交通事故發(fā)生時段分布對比及致因
圖3為云南省高原地區(qū)城市道路和公路交通事故24 h內分布對比圖.由圖3可知,城市道路交通事故在07:00-08:00,13:00-14:00,21:00-22:00分別出現(xiàn)早高峰、午高峰和晚高峰.其中21:00-22:00事故總數達到頂峰,為156起.公路交通事故在清晨和傍晚高發(fā),其中14:00-24:00的平均事故達到410起,20:00達到頂峰,為541起.城市道路方面,交通事故數在早高峰階段并未達到峰值,駕駛員應進行夜間駕駛安全培訓,提高法律意識,并通過臨時交通管制、夜間交通基礎設施完善等方法,輔以渠化交通改善信號交叉口技術,以此降低事故發(fā)生.公路路段的駕駛員應保證充足的午間睡眠來適當降低午間交通事故的高發(fā).
圖3 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故24 h內分布對比(以云南省為例)
1.2 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故時間單位分布特征模型擬合對比
表1 高原地區(qū)城市道路和公路時間單位分布特征模型擬合關系
選擇相關性系數較強的方程來擬合上述城市道路和公路交通事故時間單位分布特征,各個不同指標范圍的擬合趨勢方程y和擬合度R2之間的關系見表1.其中基于1年中月份分布和時段分布的公路事故數最高擬合度高于0.7,分別為0.935 7和0.712 8,表明模型擬合性較強.從時間分布單位來看,基于1 d內24 h時段分布的城市道路和公路事故數R2值相對較高,說明模型較精確,擬合度較高;從道路級差來看,城市道路的交通事故擬合度相對來說要比公路交通事故擬合度高,表明基于時間單位分布的城市道路事故數較公路而言,具有更高的規(guī)律性.
1.3 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故空間分布特征對比及致因
圖4為2010-2015年云南省高原地區(qū)城市道路和公路上各道路類型事故分布圖.由圖4可知:①云南省地處低緯高原,道路狀況、道路環(huán)境、道路線形、氣候復雜多變;②云南省縣鄉(xiāng)級公路所占比例較大,縣鄉(xiāng)級公路設計技術等級較低,在地形復雜,彎道、坡道多,橋梁、涵洞、隧道多,上、下坡度差較大的路段,極易發(fā)生交通事故;③省道通車里程長,是高速公路或國道的數倍,多數路段人口、村鎮(zhèn)密集,道路兩側村莊、城鎮(zhèn)、集市、企業(yè)較多,各種不同交通方式混行,因此發(fā)生交通事故總數也就相對較多;④縣鄉(xiāng)級公路中道路設計不合理、道路間銜接不科學的“等外路”仍占較大比重,另一方面,交通基礎設施嚴重不足,車輛間頻繁超車、會車,進一步增加道路的復雜性和危險性.故避免機動車“超限”、提高駕駛員和行車交通法制和交通安全意識、完善交通安全保障設施是提高縣鄉(xiāng)、省級公路安全的關鍵措施.
圖4 高原地區(qū)各類型道路交通事故分布圖
2.1 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故事故形態(tài)分布對比及致因
圖5為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故形態(tài)分布對比圖.由圖5可知,①公路和城市道路上正面相撞、側面相撞、尾隨相撞及刮撞行人事故突出.公路上這四種事故形態(tài)累計頻率達到72.8%;城市道路上正面碰撞、側面相撞和刮撞行人等事故形態(tài),分別占事故總數的48.7%,15.9%和18.5%,累計頻次達總數的83.1%.②公路翻車墜車事故明顯,事故形態(tài)明顯區(qū)別于一般城市道路.其主要原因是高速公路上存在著上、下行車輛間會車,對向車道超車等狀況,加上車速較高,高原地區(qū)路況、天氣狀況復雜等原因進一步增加了行車危險性.云南盤山公路較多,一些載重貨車在公路連續(xù)長下坡路段行駛時,由于長時間剎車下坡造成剎車熱衰退,導致剎車失靈,另外加上車輛制動性能較差,監(jiān)管體系不完善,車輛出現(xiàn)自動失效的幾率也會大大提高,極易造成碰撞、側滑、墜車等嚴重交通事故.
圖5 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故形態(tài)分布對比圖
2.2 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故嚴重程度對比及致因
圖6為2010-2015年云南省城市道路和公路上發(fā)生的交通事故導致死亡人數的分布情況.通過對公路和城市道路交通事故嚴重程度進行對比分析,公路交通事故導致人員死亡的比例為61%,而城市道路交通事故導致人員死亡的比例僅為14%.
圖6 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故死亡人數對比圖
3.1 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故天氣條件因素對比及致因
圖7為云南省城市道路和公路交通事故天氣條件成因對比圖.由圖7可知,對于城市道路和公路來說,惡劣氣象條件并不是交通事故高發(fā)的原因,反之恰恰是晴天下的交通事故率居高不下.其原因是由于晴朗天氣下的駕駛員掉以輕心,并且存在超速、猛拐、搶道等違規(guī)駕駛行為;與此相反,惡劣氣象條件下由于暴雨暴雪等復雜多變天氣影響,加上路面濕滑、路況生疏、路表結冰等自然條件進一步限制,使得駕駛員和行人在出行時更加小心,降低了交通事故的發(fā)生頻率.
圖7 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故天氣條件分布對比圖
3.2 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路表路面因素對比及致因
3.2.1高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路表因素對比及致因
圖8為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路表條件分布對圖.由圖8可知,高原地區(qū)城市道路和公路交通事故頻發(fā)的路表狀態(tài)為干燥和潮濕.冰雪天氣由于持續(xù)時間較短,密度較低,所以事故較少.干燥路面和潮濕路面遍及云南省一年的大部分時間,剛降完雨后由于天氣放晴,司機警惕性降低,路面卻仍十分濕滑,故易引起交通事故.
圖8 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路表條件分布對比圖
3.2.2高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路面因素對比及致因
圖9為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路面條件分布對比圖.由圖9可知,云南省城市道路和公路由于路面條件對交通事故數量的影響分布對比.兩種類型道路中,瀝青混凝土和水泥混凝土所占比重最大,城市道路為72.76%和26.17%;公路為89.35%和8.55%.公路中瀝青路面發(fā)生的交通事故占近九成,高于城市道路的比例.而砂石、泥路等其他路面由于數據殘缺或難以統(tǒng)計的原因,數量十分稀少.
圖9 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路面條件分布對比圖
3.3 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故照明設施因素對比及致因
圖10為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故照明條件致因分布對比圖.由圖10可知,白天和夜間無路燈是城市道路和公路發(fā)生交通事故的主要原因,所占比重分布超過70%和90%.而夜間有路燈情況事故明顯降低,究其原因,城市道路由于道路設施較完善,無路燈狀況一般由于臨時道路整修施工,駕駛員由于突發(fā)狀況而發(fā)生意外交通事故.
圖10 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故照明條件致因分布對比圖
公路方面,夜間無路燈產生的交通事故所占絕大部分比重來源于道路等級較低、交通設施不完善、駕駛員安全意識淡薄的縣鄉(xiāng)級公路.此類公路在白天時段,由于駕駛員漠視交通規(guī)則,超速超載造成事故比例相當高.而總體來看,白天時段,不論城市道路還是公路的交通量都遠高于夜晚,所以僅從事故統(tǒng)計上,白天交通事故多于夜晚是必然的.研究表明,合理的照明設施對于減少重大交通事故的效果十分明顯.
3.4 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故交通設施因素對比及致因
3.4.1高原地區(qū)城市道路和公路交通事故路側防護措施對比及致因
圖11為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故中央隔離措施分布對比圖.由圖11可知,城市道路和公路無防護狀態(tài)是發(fā)生交通事故的主要致因.公路的無防護狀態(tài)主要出現(xiàn)在縣鄉(xiāng)級公路方面,另外設置波形防撞護欄的國道、省道也是公路事故高發(fā)的地段.
圖11 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故中央隔離措施分布對比圖
3.4.2高原地區(qū)城市道路和公路交通事故中央隔離設施對比及致因
圖12為高原地區(qū)城市道路和公路交通路側防護措施分布對比圖.由圖12可知,城市中無中央隔離措施的路段事故高發(fā).遠遠高于其他四類,占到事故總數的86.5%.公路交通事故頻發(fā)地段還包括綠化帶區(qū)域,且無中央隔離設施防護地段事故率遠高于城市道路,由于云南省低等級縣鄉(xiāng)公路里程長,交通設施不夠完善,故無中央防護設施使得其事故高發(fā).
圖12 高原地區(qū)城市道路和公路交通路側防護措施分布對比圖
3.4.3高原地區(qū)城市道路和公路交通事故交通道路交通控制設施對比及致因
圖13 高原地區(qū)城市道路和公路交通事故道路交通控制措施及組合致因分布對比圖
圖13為高原地區(qū)城市道路和公路交通事故道路交通控制措施及組合致因分布對比圖.由圖13可知,有標志標線無信號燈和有信號燈有標志標線是總體道路事故的高發(fā)形式.公路中由于省道、國道、縣鄉(xiāng)級公路少有或無信號燈,故該種形式的道路交通控制設施組合發(fā)生事故的數量要遠遠高于城市道路.
1) 1月和12月是城市道路和公路交通事故的多發(fā)月份,伴隨著元旦春節(jié)等節(jié)假日的到來,交通流量顯著上升,酒后駕駛等違法駕駛行為也隨之高發(fā).城市道路和公路駕駛員需提高安全意識,并加強臨時交通管制.對于“周三候群癥”,應主動調整好工作狀態(tài)和駕駛情緒.
2) 以云南省為例,城市道路事故最高峰出現(xiàn)在21:00,公路交通事故最高峰出現(xiàn)于20:00,07:00,13:00及14:00-24:00分別也是城市道路和公路交通事故高發(fā)時段.對于這些事故高發(fā)時段,縣鄉(xiāng)公路應盡快完善中央隔離設施、路側防護措施及照明條件,城市道路因在交通流量增加的上下班早晚高峰時段,提升交通事故信息管理,提高交通安全管理水平.
3) 無防護措施是城市道路和公路事故形成的主要原因.在無防護措施的縣鄉(xiāng)一級公路,駕駛員應主動降低車速;以波形防護欄為主的公路,駕駛員應保持好車距,在翻車、墜車明顯的長下坡、彎道等路段格外小心行駛.
4) 城市主干道是城市道路交通事故的易發(fā)路段,改善主干路交通環(huán)境,保證道路安全視距,合理布置行人過街設施,可有效控制道路交通事故.對城市有中央分隔帶的道路的物理隔離設施進行修復,對無中央分隔設施,而對向車流沖突嚴重的路段,采取增設隔離柵欄、施劃雙黃實線等措施,以消除車輛行駛中的對向沖突.縣鄉(xiāng)級公路普遍事故頻發(fā),必須要在駕駛員提高安全意識,遵守交通規(guī)則的前提下,完善各類交通基礎設施,來緩解交通事故的發(fā)生.
本文以云南省近6年9 543條道路交通事故數據為基礎,基于道路級差將道路交通事故分為城市道路交通事故和公路交通事故兩個方面,選取時空分布、事故形態(tài)、氣象條件、路表路面、照明條件、交通防護措施等約束條件,通過二者時間單位的不同分布特征進行模型擬合,從多個角度對比分析了它們對交通事故致因的影響情況,挖掘二者之間的相互聯(lián)系.希望通過本文的研究能對保障交通使用者權益、維護交通設施,以及車輛的安全,消除安全隱患,保證城市道路交通安全有著積極的意義.
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Comparative Analysis and Prevention on Plateau Traffic Accidents Based on Road Grade Gap
HULiweiSHETianyiLILinyuWANGMiao
(FacultyofTransportationEngineering,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500,China)
Because of the complex road alignment in the plateau region, accompanied by the poor natural conditions and the backward road infrastructure construction, urban road and highway traffic accidents take place frequently, and the problem of traffic safety is more and more serious. The data of 9543 traffic accidents is classified and information extraction processing, based on the urban road and highway traffic accident data of Yunnan Province in 2010—2015. The urban roads and highways are separated based on road grade gap and the results are reanalysed according to different time and space, accident characteristics, meteorological factors, lighting conditions, traffic facilities and other sensitive conditions. The proposed method provides the strategies and control measures for road traffic accident. The similarities and differences between the urban road and highway traffic accidents are found to protect the road safety effectively.
urban road; prevention strategy; road grade gap; plateau region; traffic accident
U491.3
10.3963/j.issn.2095-3844.2017.05.002
2017-07-27
胡立偉(1977—):男,博士,副教授,主要研究領域為道路交通安全、交通運輸規(guī)劃與管理、駕駛人行為特性等
*陸地交通氣象災害防治技術國家工程實驗室開放研究基金項目(NELJA201605)、云南省教育廳科學研究基金項目(2015Y082)、國家自然科學基金地區(qū)項目(51268023)、云南省科技計劃項目(2013CA025)資助