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        基于貨車運(yùn)行特征的交叉口安全評(píng)價(jià)

        2018-12-25 13:10:14高傲翔謝祥俊
        物流科技 2018年11期
        關(guān)鍵詞:物元交通量交叉口

        姚 佼,王 飛,高傲翔,謝 明,謝祥俊

        (1.上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093;2.江蘇高科物流科技股份有限公司,江蘇 南通 226156)

        0 引言

        2016年公安部交管局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,全國大貨車占汽車保有量比例為12.28%,但其肇事導(dǎo)致的死亡人數(shù)占到交通事故死亡人數(shù)的48.23%。其中,因交叉口安全設(shè)施不完善、駕駛員右轉(zhuǎn)存在視線盲區(qū)等因素,導(dǎo)致大貨車在交叉口轉(zhuǎn)向時(shí)發(fā)生剮蹭、碾壓行人或非機(jī)動(dòng)車駕駛員致死的交通事故約占30%[1]。相關(guān)研究表明,當(dāng)車道貨車交通量占比超過20%時(shí),交叉口延誤和通行能力下降,與此同時(shí)交叉口安全性也降低[2]。因此,對(duì)貨車交叉口運(yùn)行安全狀態(tài)的評(píng)價(jià)進(jìn)行研究,具有比較重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,可為后續(xù)有效預(yù)防措施的制定提供參考建議。

        對(duì)于貨車在交叉口的運(yùn)行安全方面的研究,Daniel J在交叉口使用泊松回歸和負(fù)二項(xiàng)事故預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)卡車事故,模擬出交叉口對(duì)貨車事故的影響[3];Chang L Y使用嵌套Logit模型分析了卡車運(yùn)行的各種風(fēng)險(xiǎn)因素和乘員損傷之間的關(guān)系[4];錢紅波等從大貨車交通事故的特征入手,分析了大貨車交通事故的形態(tài)、空間及時(shí)間分布特征,從人、車、路、交通環(huán)境4方面解析大貨車交通安全的影響因素,從而提出了針對(duì)大貨車交通事故的預(yù)防對(duì)策[5]。張清峰等分析了大型車在小半徑道路右轉(zhuǎn)彎處車禍頻發(fā)的原因,并提出針對(duì)性措施[6]。王清洲等針對(duì)貨車右轉(zhuǎn)形成的視覺盲區(qū),通過Matlab軟件建立了貨車右轉(zhuǎn)彎模型,提出盲區(qū)面積計(jì)算方法和道路交叉口安全性評(píng)估指標(biāo)[7]。

        針對(duì)交叉口的安全評(píng)價(jià)方法方面,Aliaksei Laureshyn提出用Extended Delta-V的理論作為基于場(chǎng)地觀測(cè)的交通沖突嚴(yán)重性的度量,將左轉(zhuǎn)彎車輛與直行通過信號(hào)交叉口的車輛之間的相互作用作為交通沖突指標(biāo)評(píng)價(jià)交叉口安全[8]。E Sacchi討論了在貝葉斯統(tǒng)計(jì)框架內(nèi)開發(fā)基于沖突的安全績效函數(shù)(SPF),開發(fā)了SPF來預(yù)測(cè)不同交叉路口進(jìn)出口沖突的數(shù)量[9]。張小秀在交叉口類型劃分的基礎(chǔ)上,提出一種以交通沖突的概率分布為評(píng)價(jià)指標(biāo),通過分析交通沖突數(shù)的概率計(jì)算值與安全閥指數(shù)的概率臨界值之間的關(guān)系,進(jìn)行無信號(hào)控制T形交叉口的安全評(píng)價(jià)[10]。曹瑾鑫統(tǒng)計(jì)并分析交叉口機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車的數(shù)據(jù),得出非機(jī)沖突的預(yù)測(cè)函數(shù),并提出相應(yīng)的優(yōu)化措施[11]。王晨根據(jù)交通沖突的分析,提出基于微觀仿真與極值理論相結(jié)合的交叉口安全評(píng)價(jià)方法[12]。上述學(xué)者更多是從交通沖突的角度考慮交叉口是否安全,并沒有給出影響交叉口安全的影響因素的權(quán)重。物元模型不僅考慮交叉口安全的影響因素,而且能給出影響因素的權(quán)重。詹珽將物元模型引進(jìn)投資項(xiàng)目決策,發(fā)現(xiàn)物元模型既可對(duì)一個(gè)或多個(gè)待評(píng)對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),又可以進(jìn)行目標(biāo)優(yōu)劣綜合排序[13]。劉芳通過物元模型,將多指標(biāo)的目標(biāo)評(píng)價(jià)歸結(jié)為單目標(biāo)決策,簡潔明確地反映出城市道路的發(fā)展水平[14]。Sun XL將物元模型和合成權(quán)重方法結(jié)合,建立了基于權(quán)重的物元評(píng)估模型,有效地克服了物元模型在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的局限性[15]。蔣紅妍將物元模型引入道路路況評(píng)價(jià),能夠較完整地反應(yīng)道路的路況水平[16]。

        綜上所述,相關(guān)學(xué)者雖然從多角度研究了貨車運(yùn)行安全分析和相關(guān)交叉口安全評(píng)價(jià),但如何將兩者結(jié)合起來,對(duì)貨車交叉口運(yùn)行安全進(jìn)行評(píng)價(jià)亟待進(jìn)一步深入研究。本研究針對(duì)貨車交通量占比較大的交叉口,在分析影響貨車交叉口運(yùn)行安全因素的基礎(chǔ)上,運(yùn)用可拓物元模型理論,建立了交叉口運(yùn)行安全的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系,可為貨運(yùn)交叉口的安全評(píng)價(jià)提供依據(jù)。

        1 貨車交叉口運(yùn)行安全評(píng)價(jià)體系

        影響貨車交叉口運(yùn)行安全的因素主要分為主觀和客觀兩方面的因素,其中主觀因素主要是指與人有關(guān)的因素,如駕駛員的行為、心理生理特征,交通安全意識(shí)等;客觀因素主要是指與交叉口和車輛本身物理特征有關(guān)的因素,如交通環(huán)境、交叉口幾何特征等。

        基于上述分析,結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選的原則,采用定性分析和定量計(jì)算相結(jié)合的方法,首先通過定性分析對(duì)影響因素進(jìn)行大的分類,完成初步篩選;通過定性分析,將貨車交叉口安全運(yùn)行的影響因素歸納為交叉口基礎(chǔ)設(shè)施、道路交通狀況、交叉口服務(wù)水平和貨車自身特征等四大因素。進(jìn)而通過定量分析,根據(jù)國內(nèi)外交叉口的事故的特點(diǎn)及其發(fā)生原因,選擇與事故關(guān)聯(lián)度高的指標(biāo)作為交叉口安全評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)因子,篩選出道路標(biāo)志標(biāo)線、貨車流量等13個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)?;谏鲜龇治?,構(gòu)建的貨車交叉口安全運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

        圖1 貨車交叉口安全運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        2 交叉口貨車運(yùn)行安全的多指標(biāo)可拓綜合評(píng)價(jià)模型

        根據(jù)上述交叉口貨車運(yùn)行安全選取的影響因素及評(píng)價(jià)指標(biāo),基于物元模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。物元模型的主要形式是給定事物的名稱N,它關(guān)于特征因素C的量值為X,以有序三元R=(N,C,X )組作為描述事物的基本元,簡稱物元[17]。研究選取貨車交通量較大的交叉口,以第一節(jié)貨車交叉口安全運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的評(píng)價(jià)指標(biāo)等作為評(píng)價(jià)因子,建立的物元模型如式(1)所示。

        式中:R為物元集;N為交叉口運(yùn)行安全狀況;C為評(píng)價(jià)因子的集合;X為評(píng)價(jià)因子量值的集合。

        評(píng)價(jià)因子的集合和量值的集合分別記為Ci(i=1,2,…,n ),Xi(i=1,2,3,…,n)。以N表示為貨車交叉口安全運(yùn)行水平狀況,Ci,i=1,2,3,…,n表示影響貨運(yùn)交叉口安全運(yùn)行的評(píng)價(jià)因子,Xi是關(guān)于Ci的具體取值,具體的13個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)如圖1所示。

        根據(jù)n維物元的定義,貨運(yùn)交叉口安全運(yùn)行水平可轉(zhuǎn)化為物元模型來描述:

        2.1 經(jīng)典域與待評(píng)物元

        (1) 經(jīng)典域設(shè)計(jì)

        經(jīng)典域是指評(píng)價(jià)交叉口安全運(yùn)行狀況N的評(píng)價(jià)因子C發(fā)生時(shí),評(píng)價(jià)因子C所規(guī)定的量值的取值范圍。交叉口運(yùn)行安全的評(píng)價(jià)因子有n個(gè),綜合考慮交叉口的基礎(chǔ)設(shè)施、交通狀況、服務(wù)水平和貨車影響因素,選取了與交叉口運(yùn)行安全密切的13個(gè)影響因素作為交叉口運(yùn)行安全的評(píng)價(jià)因子,故本文中n=13。

        式中,<ai,bi> (i=1,2,…,n )為貨車交叉口安全運(yùn)行狀況N關(guān)于Ci所確定的量值范圍,即經(jīng)典域<ai,bi>。

        (2) 待評(píng)物元

        將待評(píng)貨車交叉口運(yùn)行安全狀況用物元表示如下:

        上式為貨車交叉口運(yùn)行安全水平的待評(píng)物元。式中xi(i=1,2,…,n)為評(píng)價(jià)因子Ci的具體取值,即該交叉口評(píng)價(jià)因子的實(shí)測(cè)值。

        2.2 待評(píng)物元關(guān)聯(lián)函數(shù)

        根據(jù)可拓學(xué)基本理論和實(shí)際需求,結(jié)合上面的物元模型,為反映貨車交叉口運(yùn)行安全狀況,需建立相應(yīng)的關(guān)聯(lián)函數(shù)。由于本文涉及的因子各量綱不盡相同,各期望值也有差異,所以其關(guān)聯(lián)函數(shù)也不相同。現(xiàn)假設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)為線性函數(shù),可建立函數(shù)表達(dá)式如下:

        xi為正相關(guān)因子,xi≥bi,g( xi)=1或xi≤ai,g( xi)=0;

        xi為負(fù)相關(guān)因子,xi≥bi,g( xi)=1或xi≤ai,g( xi)=0;

        式中:g( xi)為關(guān)聯(lián)函數(shù),ai為經(jīng)典域的下界閾值,bi為經(jīng)典域的上界閾值。

        2.3 待評(píng)物元權(quán)系數(shù)ti

        根據(jù)前文所確定的評(píng)價(jià)因子,根據(jù)式(8)至式(10),對(duì)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到評(píng)價(jià)因子的相對(duì)值,根據(jù)式(5)至式(7),計(jì)算得出評(píng)價(jià)因子的權(quán)系數(shù)。

        具體過程如下:

        其中:

        式中:tj為權(quán)系數(shù);dij為中間過渡變量;ei為中間過渡變量;Zij為經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值。

        2.4 綜合評(píng)價(jià)

        由于在進(jìn)行貨車交叉口安全評(píng)價(jià)時(shí)需要考慮的參數(shù)較多,因此本研究綜合評(píng)價(jià)交叉口安全,即采用綜合關(guān)聯(lián)度進(jìn)行評(píng)價(jià):

        表1 交叉口安全等級(jí)評(píng)價(jià)表

        3 案例分析與驗(yàn)證

        研究選取上海市楊浦區(qū)軍工路和周家嘴路交叉口,其周邊毗鄰楊浦貨場(chǎng),大貨車比例較高。本研究與2018年3月19日至2018年3月30日進(jìn)行調(diào)查,主要調(diào)查晚高峰小時(shí)(17∶00~18∶00) 交叉口數(shù)據(jù),各進(jìn)口流量、貨車數(shù)量,高峰小時(shí)折減交通量如表2所示。從中可以看出,大貨車比較達(dá)18.73%,交叉口流量高峰3 727pcu,飽和度0.81,是典型的貨車交叉口運(yùn)行安全評(píng)價(jià)對(duì)象。

        表2 交叉口各進(jìn)口道高峰小時(shí)折減后的交通量

        3.1 指標(biāo)權(quán)系數(shù)確定

        對(duì)影響貨車交叉口運(yùn)行安全水平的主要因素進(jìn)行客觀分析,選圖1中具體的評(píng)價(jià)因子作為評(píng)價(jià)的特征因子,根據(jù)式(5)至式(10),以及各評(píng)價(jià)指標(biāo)的現(xiàn)狀值,計(jì)算得到各影響因子的權(quán)重,如表3所示。

        表3 交叉口貨車運(yùn)行安全綜合評(píng)價(jià)表

        3.2 案例交叉口綜合關(guān)聯(lián)度及評(píng)價(jià)

        根據(jù)所選交叉口運(yùn)營的特征因子進(jìn)行交叉口多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià),交叉口基礎(chǔ)設(shè)施的評(píng)分考慮標(biāo)志是否配套、可視性等相關(guān)技術(shù)指標(biāo)[19],然后計(jì)算貨車交叉口安全水平的綜合關(guān)聯(lián)度。其中取表3中2010~2015年的各評(píng)價(jià)指標(biāo)的算術(shù)平均值作為指標(biāo)的基準(zhǔn)值,取2020年各指標(biāo)的規(guī)劃值為交叉口安全評(píng)價(jià)的目標(biāo)值,構(gòu)造經(jīng)典域,建立貨車交叉口運(yùn)行安全的物元模型,構(gòu)造關(guān)聯(lián)函數(shù),根據(jù)式(4)計(jì)算出各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)函數(shù)。

        由表3可知,該交叉口的交叉口通行能力、非機(jī)動(dòng)車交通量、貨車交通量、交叉口排隊(duì)長度、貨車與非機(jī)動(dòng)車、貨車與小汽車的沖突等交叉口交通安全因子的關(guān)聯(lián)度較高,其值都大于0.6,交叉口通行能力、非機(jī)動(dòng)車交通量、貨車交通量等更是超過0.8,貨車與行人沖突因子的關(guān)聯(lián)度雖然較低,但考慮到兩者沖突后果的嚴(yán)重性,后續(xù)模型可能需要在此方面進(jìn)行改進(jìn)。

        根據(jù)式(11),結(jié)合上述各指標(biāo)權(quán)重和關(guān)聯(lián)度系數(shù)計(jì)算本交叉口的安全狀況水平的綜合關(guān)聯(lián)度為ξ=0.58,查表1可知,該貨車交叉口運(yùn)行安全評(píng)價(jià)等級(jí)為“較安全”。該交叉口的安全性基本合理,交叉口基本能承受逐年增加的安全壓力;行人、車輛及交叉口基礎(chǔ)設(shè)施都采取了較為合理的管理措施,三者能夠保持協(xié)調(diào);在未來的發(fā)展中還應(yīng)加強(qiáng)交叉口基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),有效疏導(dǎo)行人過街,促進(jìn)貨車通過交叉口的運(yùn)行安全,從而增強(qiáng)交叉口的安全水平。

        4 結(jié)束語

        研究通過對(duì)貨車交叉口運(yùn)行安全影響因素分析,建立了基于物元模型的貨車交叉口安全評(píng)價(jià)體系,通過實(shí)地調(diào)查進(jìn)行了案例驗(yàn)證,得到如下結(jié)論:

        (1)因物元模型在安全評(píng)價(jià)方面的優(yōu)勢(shì)而具有廣泛應(yīng)用前景,以物元模型為基礎(chǔ)進(jìn)行貨車交叉口運(yùn)行的安全評(píng)價(jià),能將多個(gè)相關(guān)因子較為簡單的轉(zhuǎn)換成交叉口安全綜合關(guān)聯(lián)度,通過分析交叉口相關(guān)因子的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步分析交叉口的各項(xiàng)安全水平。

        (2)經(jīng)過模型評(píng)價(jià),目前案例交叉口貨車運(yùn)行處于“較安全”的狀態(tài),其中交叉口通行能力、非機(jī)動(dòng)車交通量、貨車交通量等因素與交叉口的安全性關(guān)聯(lián)度較高,交叉口貨車運(yùn)行安全的評(píng)價(jià)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注這些因素。

        由于影響貨車交叉口運(yùn)行安全的因素復(fù)雜多變,本研究僅為單個(gè)交叉口,物元模型中相關(guān)參數(shù)的標(biāo)定和評(píng)價(jià)因子的選取方法需在后續(xù)研究中加以關(guān)注。此外,案例分析中貨車與行人沖突因子的關(guān)聯(lián)度雖然較低,但兩者沖突造成的后果較為嚴(yán)重,后續(xù)模型可能需要加入此方面的考慮,進(jìn)一步優(yōu)化完善。

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