單亞男,李樹彬,林兆豐

(1.山東建筑大學(xué) 交通工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250101;2.山東警察學(xué)院 交通管理工程系，山東 濟(jì)南 250014)

快速路作為城市道路的核心，連接城市主要片區(qū)，為城市居民提供了更加方便、快捷的出行方式。隨著城市交通需求的不斷增加，城市快速路逐漸處于交通超負(fù)荷狀態(tài)，一旦突發(fā)交通事件，就可能對路網(wǎng)造成巨大的壓力，從而產(chǎn)生擁堵甚至導(dǎo)致城市交通癱瘓。據(jù)有關(guān)研究表明，道路上大約有60%的交通延誤是由于交通事件引起的[1]。因此深入研究城市快速路事故發(fā)生原因，實(shí)時評估道路交通流運(yùn)行情況，從而改善交通安全狀況，提高交通路網(wǎng)的運(yùn)行效率，是交通管理部門面臨的迫切需要解決的問題。

目前國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對交通事故的發(fā)生規(guī)律以及交通事故的預(yù)防進(jìn)行了大量的研究，提出了一些預(yù)防交通事故、提高道路安全的理論與方法。對于道路實(shí)時交通流運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評估的研究重點(diǎn)多針對于如何利用不同的建模方法來分析和預(yù)測道路的事故風(fēng)險(xiǎn)。裴玉龍等[2]從事故時空分布、事故成因以及事故發(fā)生形態(tài)等方面闡述交通事故特性，選取相應(yīng)指標(biāo)建立了基于主成分分析法的快速路交通安全評價(jià)模型。Shi等[3]利用數(shù)據(jù)挖掘和貝葉斯統(tǒng)計(jì)模型對導(dǎo)致碰撞事故的主要因素進(jìn)行實(shí)時識別，證明了高峰時段、上游位置較高的交通量和較低的速度以及下游檢測點(diǎn)較高的擁堵指數(shù)(CI)顯著增加了撞車的可能性。李詩佳等[4]使用仿真方法對高速公路苜蓿葉型立交環(huán)形匝道側(cè)滑事故進(jìn)行研究。Wang等[5]在安全表現(xiàn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，通過建立廣義線性模型，預(yù)測了交叉口交通事故的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。牛毅等[6]采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高速公路貨車交通事故影響關(guān)聯(lián)因素進(jìn)行了分析。Chen等[7]利用關(guān)聯(lián)性規(guī)則分析了高速公路交通事故的特征及其影響因素，得出各類車輛的事故特征，并確定了各種情況下傷害和死亡事故的原因。楊奎等[8]采用事故風(fēng)險(xiǎn)評估分析方法對上海城市快速路的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行可行性分析，并使用交通流數(shù)據(jù)與事故數(shù)據(jù)構(gòu)建事故風(fēng)險(xiǎn)評估模型，證明了低速運(yùn)行及車道間流量的差異性會使事故發(fā)生的概率增加。

本文從時空分布、事故形態(tài)、事故發(fā)生原因等方面分析濟(jì)南市交通事故的特性，并選取事故發(fā)生前的不同時間窗下的車型比和交通流量兩個指標(biāo)，構(gòu)建事故風(fēng)險(xiǎn)安全評價(jià)體系色階圖，并根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)模型推算出事故發(fā)生臨界流量，建立快速路事故風(fēng)險(xiǎn)安全評價(jià)模型。通過該模型可以挖掘交通流量、車型比例與事故風(fēng)險(xiǎn)潛在關(guān)系，進(jìn)而掌握快速路交通安全的影響要素及其影響程度，為快速路的交通安全管理提供參考，具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

1 城市快速路交通事故特性分析

本文所使用的樣本數(shù)據(jù)來自濟(jì)南市交警部門和交通運(yùn)輸管理部門，通過篩選3年來24 h、節(jié)假日均出現(xiàn)加大交通流量和加大波動范圍的事故數(shù)據(jù)，收集得到2016—2018年濟(jì)南快速路共1 034起交通事故的數(shù)據(jù)。選取事故發(fā)生前線圈檢測器的交通流數(shù)據(jù)和卡口視頻數(shù)據(jù)，將事故數(shù)據(jù)中事故發(fā)生的地點(diǎn)、公里數(shù)、方向、時間的格式進(jìn)行統(tǒng)一整理，并除去信息不全的179條信息，得到用于本研究的855起交通事故的樣本數(shù)據(jù)。

城市快速路道路中央通常設(shè)有中央分隔帶，這與高速公路主線系統(tǒng)相似，屬于全封閉式管理，機(jī)動車的行駛不受反向車流和行人影響，快速路的主要功能是能夠快速疏導(dǎo)，解決城市區(qū)間中、短距離交通出行，從而使路網(wǎng)的總體容量提高，同時又能夠分擔(dān)主次干路網(wǎng)的交通壓力。相比于其他等級城市道路，快速路要求車輛運(yùn)行速度較快，大多數(shù)城市快速路的交通組成以小汽車、公交車、大巴車、小型貨車為主。本文將根據(jù)濟(jì)南市快速路的事故數(shù)據(jù)資料，對城市快速路的交通事故特性進(jìn)行分析。

1.1 事故時間分布特性

圖1所示為2016—2018年濟(jì)南市快速路事故24 h分布折線圖，其中事故比例是指在這個時間段發(fā)生的事故數(shù)與總的事故數(shù)的比值。由圖可知，6:00—8:00和16：00—20:00這兩個時間段與其他時間段相比事故發(fā)生數(shù)量較多，根據(jù)濟(jì)南市實(shí)際情況，該時段為早晚出行高峰時期，在這段時間里交通流量快速增加，容易引起交通事故。另外，夜間0:00—6:00、22:00—24:00交通事故發(fā)生數(shù)量有明顯的增加,主要是夜間流量與白天流量相比較少，駕駛員行車自由且行車空間較大，但受到光線影響行車視野不佳，可能會因?yàn)樾熊囁俣容^快或違規(guī)操作引發(fā)交通事故。

圖1 2016—2018年濟(jì)南市快速路事故24 h分布折線圖

1.2 事故空間分布特性

城市快速路主要分為基本路段、交織區(qū)、上下匝道合流區(qū)與分流區(qū)4部分。車輛在出入匝道前后要經(jīng)過合流、交織、分流等過程，根據(jù)文獻(xiàn)介紹，大部分的交通事故發(fā)生在交織區(qū)和上下匝道入口處，而在快速路基本路段發(fā)生的事故相對較少[9]。車輛在出入匝道前后要經(jīng)過合流、交織、分流等過程，由于快速路速度要求較高，一般采用60、80和100 km/h限速，在交織區(qū)與上下匝道等區(qū)域以較高的速度行駛?cè)菀资故鹿实陌l(fā)生概率增加。雖然交織區(qū)、上下匝道合流區(qū)和分流區(qū)只占快速路總里程的很少一部分，但是該部分較高的交通事故發(fā)生率需引起有關(guān)部門的注意。

1.3 事故形態(tài)分析

有統(tǒng)計(jì)研究表明，快速路上的交通事故形態(tài)主要有追尾、刮擦、正面碰撞、撞固定物、側(cè)面碰撞等，其中追尾事件占所有事故的半數(shù)以上，其次為刮擦事件[10]。通過分析2016—2018年濟(jì)南快速路交通事故數(shù)據(jù)資料可知，追尾事故占三年發(fā)生的事故總數(shù)的50.54%，詳見圖2。追尾事故的發(fā)生主要是因?yàn)檐囕v排隊(duì)行駛時，前面車輛因?yàn)楦鞣N突發(fā)情況采取緊急制動，由于快速路車輛行駛速度較快，后續(xù)車輛駕駛員的反應(yīng)時間較短，導(dǎo)致后續(xù)車輛無法及時避讓從而產(chǎn)生追尾事故，快速路上的車速較快且流量大，容易造成二次事故，如引發(fā)連環(huán)追尾事故，這會對快速路的通行能力造成很大的影響。

圖2 濟(jì)南市2016—2018年快速路交通事故形態(tài)分析

2 快速路事故風(fēng)險(xiǎn)安全評價(jià)表

2.1 事故交通流量核查

城市快速路上的交通組成比較簡單，主要以小客車為主。有關(guān)研究表明在快速路交通組成中大型車比例較少，但是與大型車相關(guān)的事故比例是大型車交通組成比例的2倍多[2]。由于城市快速路匝道之間距離較短，交通流量變化較大，根據(jù)事故發(fā)生特點(diǎn)以及快速路的交通組成特點(diǎn)，提取事發(fā)路段前5、10、15 min的交通流量，并區(qū)分大小車型，以車型比(小型車數(shù)量占車輛總數(shù)比例)表示。

事故的發(fā)生是多種因素的綜合作用，對可能影響事故嚴(yán)重程度的某種因素通常使用相關(guān)性分析法。本文選擇典型性相關(guān)分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維分析，典型相關(guān)分析是用于分析兩組變量之間相關(guān)關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法，其優(yōu)勢在于在最大可能地保留原始變量主要信息的前提下通過降維簡化問題，從而在研究復(fù)雜問題時能夠盡快地抓住問題的主要信息[11-14]。其主要步驟如下：

(1)根據(jù)最大相關(guān)性原則，在兩組變量的最大線性組合中，選擇一對相關(guān)系數(shù)最大的線性組合，這兩個線性組合稱之為一對典型變量；

(2)從去除第一對典型變量的余下的線性組合中，找出兩組變量線性組合，使兩者之間相關(guān)性最大但與已選擇出的典型變量的相關(guān)性最小，作為第二對典型相關(guān)變量；

(3)依此思路如此下去，提取出兩組變量之間的全部信息后可以得到若干對典型變量，據(jù)此用兩組變量中的典型變量的相關(guān)關(guān)系來研究原來兩組變量之間的相關(guān)關(guān)系。

本文利用Excel中的數(shù)據(jù)分析功能，進(jìn)行事故數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性分析，判斷事發(fā)路段前5、10、15 min的交通流量和該時間段內(nèi)的車型比的相關(guān)性，并選取易操作、距離事故發(fā)生時間較短的數(shù)據(jù)流量信息進(jìn)行分析。分析結(jié)果如表1所示。

表1 事故發(fā)生前交通流量和車型比相關(guān)性分析

在相關(guān)性矩陣中發(fā)現(xiàn)事故發(fā)生前5 min的交通流量與事故發(fā)生前10 min的交通流量相關(guān)系數(shù)R2=0.908 6，5 min的交通流量與15 min的交通流量相關(guān)系數(shù)R2=0.832 2，由相關(guān)性值大小可知，15 min的交通流量變化幅度更大一些。事故發(fā)生前5 min的交通流量更能體現(xiàn)事故發(fā)生時的流量情況，故本文選取事故發(fā)生前5 min交通流量為事故發(fā)生時流量。

關(guān)于車型比與事故發(fā)生之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)3組數(shù)據(jù)的車型比相關(guān)性均在0.92以上。由于城市快速路的交通組成大多以小型車為主，故可直接選取事故發(fā)生前5 min車型比及交通流量為事故安全評價(jià)指標(biāo)。

2.2 事故嚴(yán)重程度分析

根據(jù)事故的嚴(yán)重程度不同，可以將事故劃分為一般事故和嚴(yán)重事故，一般事故是指無人員傷亡的事故，嚴(yán)重事故則是有≥1人傷亡的事故。把一般事故與嚴(yán)重事故的占比加入事故發(fā)生前5 min車型比和交通流量數(shù)據(jù)中得到圖3。圖3表明，嚴(yán)重事故一般發(fā)生在交通流量較低，大型車比例相對較大的區(qū)間。可能是因?yàn)榇笮蛙嚈C(jī)械性能較差、超載和駕駛員疲勞駕駛等容易造成嚴(yán)重的交通事故。

圖3 事故發(fā)生交通流量和車型比散點(diǎn)圖

2.3 事故密度色階圖

為了更深入地探究交通流量、車型比與事故之間的關(guān)系，本文采用Excel中的色階圖功能，對事故發(fā)生時的交通流量與車型比進(jìn)行分析，并將結(jié)果以色階圖的形式進(jìn)行呈現(xiàn)，見圖4。圖中縱坐標(biāo)為事故發(fā)生前5 min交通流量(veh),橫坐標(biāo)為車型比，生成了一個10×10的方格矩陣，然后對方格中散落點(diǎn)個數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將方格中的數(shù)字除以事故總數(shù)。通過Excel表格中帶有的色階圖程序，進(jìn)行染色處理，得到事故發(fā)生概率的色階圖。事故發(fā)生概率公式表示如下：

(1)

式中，C為事故發(fā)生的概率；bij為一個方格內(nèi)的事故數(shù)，i、j分別代表方格的橫縱坐標(biāo)；B為表格中10×10的方格矩陣全部事故數(shù)量。

通過事故密度色階圖可直觀體現(xiàn)出事故發(fā)生概率與交通流量和車型比例的關(guān)系，即方格中的顏色越深，則事故發(fā)生的概率越大。根據(jù)圖4中的數(shù)據(jù)可以得到在車型比0.98～0.99時，事故發(fā)生前5 min交通流量在240～300 veh的時候，事故發(fā)生的概率為10.53%。

圖4 事故發(fā)生概率色階圖

通過數(shù)據(jù)分析得到的事故發(fā)生概率色階圖構(gòu)成了路段風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)表，可以根據(jù)某一時段的交通流量以及車型比對該路段進(jìn)行事故安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。

3 確定事故交通流量臨界值

3.1 換算標(biāo)準(zhǔn)流量

根據(jù)交通工程學(xué)的相關(guān)理論和《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》[15]，應(yīng)將大型車流量換算成標(biāo)準(zhǔn)流量。不同車輛對應(yīng)的折算系數(shù)如表2所示。

表2 車輛系數(shù)折算表

標(biāo)準(zhǔn)流量換算公式見式(2)：

Ve=V∑PnEn，

(2)

式中，Ve是指當(dāng)量交通量，V是指總的自然交通流量，Pn是指第n類車輛占總交通量的百分比，En是指第n類車輛的換算系數(shù)。

現(xiàn)有的流量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中沒有區(qū)分中型車、大型車和鉸接車，所以無法對交通流量進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)。根據(jù)快速路交通組成的特點(diǎn)，大型車一般為小貨車、大巴車和公交車等。由于其折算系數(shù)相對較小，故將公式(2)根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行合理轉(zhuǎn)換，所有大型車按照平均折算系數(shù)，換算為標(biāo)準(zhǔn)交通流量。計(jì)算公式見式(3)：

(3)

3.2 確定平均折算系數(shù)

將自然交通流量根據(jù)不同的折算系數(shù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)流量，使得原來的二維衡量標(biāo)準(zhǔn)，降成一維的標(biāo)準(zhǔn)流量，求出交通流量的標(biāo)準(zhǔn)差與均值，并計(jì)算出不同折算系數(shù)下的變異系數(shù)。變異系數(shù)又稱為離散系數(shù)，是一個評價(jià)數(shù)據(jù)離散程度的相對指標(biāo)，用于比較不同組別數(shù)據(jù)的離散程度，變異系數(shù)越小代表數(shù)據(jù)離散程度越小[16]。通過大量的數(shù)據(jù)測算，如表3所示，當(dāng)折算系數(shù)為2.5時，其變異系數(shù)最小,說明散點(diǎn)圖中所有事故的點(diǎn)聚集程度最高。

表3 變異系數(shù)表

按照平均折算系數(shù)2.5，推算每起交通事故的標(biāo)準(zhǔn)流量，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)流量數(shù)據(jù)密度檢測，最后對密度的直方圖進(jìn)行曲線擬合，如圖5所示。發(fā)現(xiàn)結(jié)果基本符合正態(tài)分布規(guī)律。

圖5 快速路交通事故標(biāo)準(zhǔn)流量密度分布曲線圖

3.3 事故臨界流量的確定及驗(yàn)證

在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線中，定點(diǎn)數(shù)值為全部數(shù)據(jù)的均值。圖例擬合曲線中柱狀圖為5 min標(biāo)準(zhǔn)流量240～270 pcu的范圍值，無法明確其曲線定點(diǎn)值。因此需對折算系數(shù)為2.5時事故發(fā)生前的標(biāo)準(zhǔn)流量求均值，得出結(jié)果為5 min標(biāo)準(zhǔn)流量269.99 pcu，正好在上述范圍之間。再將其帶入原有自然流量和車型比的散點(diǎn)圖中進(jìn)行驗(yàn)證，并對事故數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到一條上升的曲線，穿行于事故密集區(qū)域。將此均值定義為事故臨界流量。

由前面路段風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)表可知，當(dāng)車型比為0.98～0.99時，5 min交通流量在240～300 veh時交通事故發(fā)生次數(shù)最高，上文所得出的臨界流量為標(biāo)準(zhǔn)流量，且車型比為0.98～0.99，折算系數(shù)為2.5，所得5 min臨界交通流量269.99 pcu在其范圍內(nèi)，故可以通過事故風(fēng)險(xiǎn)安全評價(jià)模型判斷某段路的交通流量是否達(dá)到臨界值，提前采取主動的交通管控措施以達(dá)到預(yù)防交通事故的目的。根據(jù)正態(tài)分布的規(guī)律，上下一個標(biāo)準(zhǔn)差的范圍將涵蓋68.2%的事故發(fā)生概率，因此得到了兩條黃線的區(qū)間，即上警戒線和下警戒線，詳見圖6。

圖6 事故流量擬合曲線圖和警戒線圖

根據(jù)當(dāng)前流量和車型比例，通過查詢路段事故風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)表對可能發(fā)生的交通事故進(jìn)行預(yù)警。交管部門可通過提前介入調(diào)控交通流量預(yù)防事故的發(fā)生，提升快速路運(yùn)行安全水平。

4 快速路交通事故預(yù)防策略

通過對快速路的交通事故特性以及安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的結(jié)果分析，對快速路的事故預(yù)防可采取以下策略：

(1)匝道控制

根據(jù)當(dāng)前交通流量和車型比例，通過查詢事故風(fēng)險(xiǎn)安全評價(jià)表可知當(dāng)快速路的主線交通流量達(dá)到事故發(fā)生流量臨界值時，可以在匝道入口處設(shè)置交通信號燈或采取相應(yīng)的交通管制設(shè)施，降低入口匝道進(jìn)入快速路主路的交通流量，同時配合道路信息發(fā)布等誘導(dǎo)手段，即將進(jìn)入達(dá)到臨界流量路段的車輛從最近的出口匝道駛出進(jìn)行分流，降低路段的交通需求，避免產(chǎn)生交通擁堵，從而使快速路的交通維持在最佳運(yùn)行狀態(tài)。

(2)交通誘導(dǎo)

當(dāng)快速路上主線交通流量達(dá)到事故流量警戒值時，可考慮采取借用應(yīng)急車道措施。根據(jù)歷史和實(shí)時交通流量數(shù)據(jù)對照事故安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)表，對可能產(chǎn)生交通事故的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判排查，在該路段利用路面情報(bào)或增設(shè)提示牌的方式，告知駕駛員應(yīng)急車道的起點(diǎn)和終點(diǎn)，并在起終點(diǎn)分別提示“前方駛出車輛可以借用應(yīng)急車道”“停止借用應(yīng)急車道，請返回原車道”。當(dāng)該路段的風(fēng)險(xiǎn)緩解后，利用可變信息標(biāo)志板以及導(dǎo)航軟件協(xié)同發(fā)布撤銷管控誘導(dǎo)的指令。

濟(jì)南市快速路由于建設(shè)期不同，早期建設(shè)的快速路有一部分沒有應(yīng)急車道(例如北園高架)。針對沒有應(yīng)急車道的快速路可以根據(jù)實(shí)際路況需要，將前方路段及周邊路段的實(shí)時路況以簡化路網(wǎng)的形式通過可變信息標(biāo)志板告知出行者，輔助駕駛?cè)思皶r調(diào)整駕駛路徑，合理選擇繞行路線。

(3)不同車型分道行駛

根據(jù)大型車比例對交通事故嚴(yán)重程度的影響分析可知，大型車與小型車在車型結(jié)構(gòu)、機(jī)動性能和車輛限速要求等方面存在較大的差異，當(dāng)兩種車輛行駛在同一路段時，大型車車輛行駛速度較低，易形成混合車隊(duì)，阻礙小型車輛的視線，容易造成視野盲區(qū)。一方面交管部門應(yīng)對大型車密集區(qū)域或時段，加強(qiáng)道路巡查，或采用限時、限路的通行管理措施，強(qiáng)化大型車事前預(yù)防。另一方面，可對原有的快速路進(jìn)行拓寬或新建快速路，針對不同車型建立專用車道，強(qiáng)制小型車輛與大型車分開行駛。

5 結(jié)論

本文通過對濟(jì)南市快速路事故數(shù)據(jù)的處理、分析和總結(jié)，得出事故時間、空間分布特性以及事故形態(tài)特征。通過挖掘歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)交通流量和交通事故之間內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建了城市快速路事故風(fēng)險(xiǎn)安全評價(jià)模型。根據(jù)實(shí)際交通流量在所對應(yīng)的事故風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)表和事故臨界流量的位置，可以自動評估快速路當(dāng)前安全運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn),實(shí)時為交管部門提供參考，使其及時干預(yù)調(diào)控快速路交通流量，或采取主動交通管控措施，達(dá)到有效預(yù)防交通事故的目的，為城市快速路主動式的交通管理提供一定的理論支撐。