李 剛，唐 翔，黃春富，謝永淑，楊雅均

（1.廣西交通設(shè)計(jì)集團(tuán)有限公司，廣西 南寧 530029；2.長安大學(xué)公路學(xué)院，陜西 西安 710064）

1 引言

公路隧道路段環(huán)境單調(diào)，行車空間封閉，安全性低，駕駛?cè)藢π熊囈暰嗟闹饔^判斷和跟車距離的控制存在著較大的干擾，導(dǎo)致風(fēng)險因素具有更強(qiáng)的隨機(jī)性。若發(fā)生交通事故，受洞口明暗適應(yīng)的影響，極易引發(fā)重大事故和二次交通事故，對快速救援和交通組織都極為不利[1]。公路隧道路段的幾何線形特征和行車環(huán)境直接影響著隧道路段的行車安全，因此，如何評價隧道路段本身所具有的潛在風(fēng)險，這對于合理規(guī)劃交通安全設(shè)施和有效組織交通救援具有十分重要的意義。鑒于此，本文引入“靜態(tài)行車風(fēng)險”，以描述道路特征以及道路所構(gòu)成的三維環(huán)境對行車安全的影響。

公路風(fēng)險評估是綜合行車環(huán)境因素，對交通事故發(fā)生概率和可能嚴(yán)重程度進(jìn)行評價和量化處理，以對公路行車安全風(fēng)險進(jìn)行評價[2]。國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究主要集中于道路動態(tài)行車風(fēng)險或短臨預(yù)警，而隧道靜態(tài)行車風(fēng)險評價相關(guān)的研究則相對較少。國外學(xué)者對隧道路段風(fēng)險評價以評價方法的研究為主，主要包括定性和定量兩類方法。Helai Huang等[3]和Shy Bassan等[4]考慮線形、駕駛行為、車輛特征和環(huán)境因素，利用分類和回歸樹法研究隧道內(nèi)事故嚴(yán)重程度的交互影響，后者著重于隧道內(nèi)火災(zāi)的影響，均欠缺對隧道內(nèi)行車風(fēng)險的研究；OndrejNyvlt 等[5]結(jié)合層次結(jié)構(gòu)模型和模糊綜合法分區(qū)段評估隧道風(fēng)險；Ronchi E等[6]考慮通風(fēng)、照明、消防等因素，基于數(shù)值模擬技術(shù)和邏輯數(shù)學(xué)構(gòu)建安全風(fēng)險評估模型，但欠缺對道路幾何條件的考慮；Audunborg 等[7]構(gòu)建定量貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型評價公路隧道風(fēng)險，確定了隧道長度和曲率關(guān)鍵性影響因素。以上研究多基于既有的模型進(jìn)行風(fēng)險評價，對定量、定性風(fēng)險影響因素的區(qū)分和綜合評價欠缺層次性考慮，且所構(gòu)建模型往往忽視了各影響因素間的相互作用。

國內(nèi)的相關(guān)研究則是側(cè)重于模型的構(gòu)建，主要包括主觀性強(qiáng)的“功能驅(qū)動”型和客觀性強(qiáng)的“差異驅(qū)動”型。余鵬程等[1]基于基本指數(shù)、設(shè)計(jì)指數(shù)、施工指數(shù)和風(fēng)險損失指數(shù)改進(jìn)肯特指數(shù)法模型評價隧道風(fēng)險等級；袁家偉[8]基于現(xiàn)場調(diào)查分析、層次分析、模糊綜合評價和可拓綜合法對四川省高速公路隧道進(jìn)行風(fēng)險評價，以契合度分析各類方法的優(yōu)劣性；于福華等[9]基于模糊數(shù)學(xué)和層次分析法，建立特長隧道風(fēng)險評價體系；鄧濤等[10]基于隧道路段事故的致因，應(yīng)用物元分析法和集值統(tǒng)計(jì)模型研究隧道風(fēng)險。以上研究存在兩方面不足：一是“功能驅(qū)動”型的主觀性較強(qiáng)，評價結(jié)果可能因主觀偏好而偏差較大，且對風(fēng)險影響因素的類別和相互性欠缺考慮，應(yīng)用局限性較大；二是“差異驅(qū)動”型主要根據(jù)影響因素間的相關(guān)性來確定權(quán)重，客觀性強(qiáng)。馬躍等[11]通過仿真試驗(yàn)建立了多元線性回歸模型，以平均風(fēng)險水平作為衡量標(biāo)準(zhǔn)建立隧道入口風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)；郭延永等[12]結(jié)合定性、定量指標(biāo)，構(gòu)建基于灰色熵權(quán)聚類的公路隧道風(fēng)險評價模型；楊健等[13]考慮評價指標(biāo)的模糊性和約束性，提出基于改進(jìn)DSmT的綜合評價方法。以上研究評價方法較為單一，易導(dǎo)致風(fēng)險評價結(jié)果準(zhǔn)確性不可靠。

在風(fēng)險評價模型構(gòu)建過程中，各影響因素之間可能存在一定的相關(guān)性。“功能驅(qū)動”方法主觀性強(qiáng)，“差異驅(qū)動”方法客觀性較強(qiáng)，兩者均對影響因素與評價目標(biāo)的關(guān)系予以考慮，但是對影響因素間的相互作用和影響、定性和定量指標(biāo)的區(qū)分定權(quán)欠缺考慮。因此，本文以公路隧道靜態(tài)風(fēng)險評價為目標(biāo)，首先分析隧道路段的靜態(tài)風(fēng)險源，并綜合風(fēng)險導(dǎo)致交通事故發(fā)生的可能性和事故發(fā)生后的嚴(yán)重性構(gòu)建風(fēng)險評價矩陣；然后基于道路、環(huán)境、管理三方面構(gòu)建評價指標(biāo)體系，以信息量最大化的方法確定定量指標(biāo)的權(quán)重，以熵權(quán)法結(jié)合層次分析法（AHP 法）確定定性指標(biāo)權(quán)重；最后綜合風(fēng)險可能性和風(fēng)險事故嚴(yán)重性并利用逼近理想點(diǎn)法（TOPSIS 法）與秩和比法（RSR 法）進(jìn)行排序和合理分檔，構(gòu)建隧道路段的靜態(tài)風(fēng)險評價模型。

2 靜態(tài)風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 風(fēng)險源分析

風(fēng)險源是發(fā)生交通事故的必要條件，根據(jù)風(fēng)險理論中危險源的分類，道路交通風(fēng)險源可以分為作為載體的車輛故障與失控、導(dǎo)致風(fēng)險發(fā)生的環(huán)境因素被損毀和管理缺陷、決策失誤等三類。分析靜態(tài)風(fēng)險源，可知第二類風(fēng)險源主要包括道路缺陷、駕駛員失誤和不利環(huán)境，在隧道路段中表現(xiàn)為小半徑曲線、長大縱坡、側(cè)向余寬不足、照明強(qiáng)度不足、通風(fēng)不暢、交通安全標(biāo)志不完善等；第三類風(fēng)險源包括工作人員對交通管理缺陷和決策失誤[14]，表現(xiàn)為隧道路段的救援、管理制度不合理等。

由于多種多樣因素的綜合作用會增加隧道風(fēng)險概率，進(jìn)而更為容易地導(dǎo)致駕駛?cè)顺霈F(xiàn)駕駛失誤，從而隧道內(nèi)交通事故發(fā)生的概率更高。為了識別可能帶來嚴(yán)重后果的風(fēng)險源，并構(gòu)建風(fēng)險評價模型，本文收集并分析了474起某山區(qū)高速公路隧道交通事故，分析事故與線形指標(biāo)間的關(guān)系。

①隧道長度：該高速公路全線共6座短隧道，3座中隧道，13 座長隧道，2 座特長隧道。短隧道及中長隧道事故率相似，約為8.3 起/km；特長隧道事故率較高，約為11起/km。

②圓曲線半徑：曲線半徑對事故率影響較大。半徑在400m～1100m 之間時，事故率波動較大，高值達(dá)30起/km，低值為1 起/km；半徑大于1100m 時，事故率較低，相對穩(wěn)定。

③曲線轉(zhuǎn)角：路線轉(zhuǎn)角在45°～60°為宜，該范圍內(nèi)事故率低；路線轉(zhuǎn)角在較大或較小時事故率較高，轉(zhuǎn)角適中時，事故率較低，相關(guān)性較高。

④縱坡和坡長：單一指標(biāo)縱坡或坡長，難以體現(xiàn)縱斷面指標(biāo)對事故的影響。上下坡的事故分布趨勢相差較大，下坡事故率大于上坡。事故主要集中在坡度大、坡長處，最大值達(dá)10.34起/km（縱坡3.75%、坡長1000m）。下坡時，縱坡對事故率的影響較坡長更為明顯。

隧道長度與事故率之間無顯著變化關(guān)系，因此不宜作為風(fēng)險評價指標(biāo)。圓曲線半徑、曲線轉(zhuǎn)角、縱坡和坡長均為顯著性相關(guān)，因此，宜作為風(fēng)險評價的指標(biāo)。

2.2 風(fēng)險評價體系

隧道路段靜態(tài)行車風(fēng)險由道路行車條件和環(huán)境決定，風(fēng)險發(fā)生的概率以及風(fēng)險發(fā)生后造成的影響分別取決于交通事故發(fā)生的可能性以及嚴(yán)重性兩個方面：平縱線形等定量指標(biāo)以及行車環(huán)境等定性指標(biāo)均可直接造成行車風(fēng)險，作為可能性指標(biāo)，記為P；隧道長度、管理制度和救援機(jī)制等因素則會加劇風(fēng)險嚴(yán)重程度，作為嚴(yán)重性指標(biāo)，記為L。結(jié)合交通事故的分布特征及風(fēng)險源分析選取風(fēng)險影響因素的評價指標(biāo)。將風(fēng)險可能性和嚴(yán)重性由輕到重劃分為5個等級，構(gòu)建風(fēng)險矩陣R，見表1。

表1 風(fēng)險判斷矩陣

2.2.1 可能性影響因素指標(biāo)

駕駛員在行駛過程中，習(xí)慣于視線平順且合乎思維，且曲線路段上的事故率明顯高于直線段。隨著平曲線曲率增大，事故發(fā)生的頻率逐漸降低；縱坡增大時，上坡導(dǎo)致車速降低，煙霧的排放量增加，車輛廢氣排放量增大，易導(dǎo)致洞內(nèi)視距降低；下坡則易使駕駛員心理疲勞，進(jìn)而導(dǎo)致事故發(fā)生。結(jié)合上文分析，圓曲線半徑指標(biāo)和路線轉(zhuǎn)角指標(biāo)與隧道事故率之間存在較高的顯著性，故作為可能性影響因素指標(biāo)。

路面抗滑、隧道通風(fēng)、照明以及安全設(shè)施等行車環(huán)境指標(biāo)易增加隧道路段的行車風(fēng)險。在雨水天氣下，路面濕滑，潮濕狀態(tài)下水泥路面的摩擦系數(shù)僅為正常干燥路面時的40%，相對來說極易引發(fā)交通事故。隧道照明是為了駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)行車可以維持正常的視覺效果，從而保證駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中有足夠的視距；通風(fēng)的目的是為了把隧道內(nèi)的有害氣體或污染物質(zhì)的濃度降至允許濃度以下，以保證汽車行駛的安全性和舒適性；隧道內(nèi)輪廓標(biāo)、反光環(huán)以及里程指示牌等指示標(biāo)志亦影響著行車安全，標(biāo)志完善程度不足極易增加行車風(fēng)險。因此，以上影響因素可作為風(fēng)險評價的可能性指標(biāo)。

2.2.2 嚴(yán)重性影響因素指標(biāo)

嚴(yán)重性指交通事故發(fā)生可能導(dǎo)致的后果嚴(yán)重程度?？紤]交通事故發(fā)生在長或特長隧道路段中間區(qū)域，道路交通疏導(dǎo)和受傷人員救援的難度大幅提高，加劇交通事故的嚴(yán)重性，故選取該指標(biāo)作為嚴(yán)重性影響因素指標(biāo)之一；隧道路段提供的側(cè)向余寬遠(yuǎn)小于正常路段，洞內(nèi)突發(fā)事故若側(cè)向余寬不足極易造成二次事故；安全設(shè)施是保證隧道路段車輛安全行駛的必要物質(zhì)條件，完善的管理制度和救援機(jī)制，可最大化的減輕事故損失和傷亡，降低嚴(yán)重程度。故將隧道長度、側(cè)向余寬、安全設(shè)施完善程度、管理制度和救援機(jī)制等作為交通事故嚴(yán)重性影響因素指標(biāo)，構(gòu)建隧道路段靜態(tài)行車風(fēng)險評價指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 風(fēng)險評價指標(biāo)體系

3 靜態(tài)風(fēng)險評價模型構(gòu)建

3.1 風(fēng)險評價方法

為了綜合考慮隧道路段行車環(huán)境的復(fù)雜性和模糊性等不利于行車安全特點(diǎn)，并使風(fēng)險評價方法具有較高的準(zhǔn)確性和適用性，本文提出基于信息量最大化法、熵權(quán)法、AHP法、TOPSIS法以及RSR法的綜合方法對隧道路段的靜態(tài)行車風(fēng)險進(jìn)行評價。評價流程及步驟為：建立初始風(fēng)險評價矩陣、確定指標(biāo)權(quán)重、規(guī)范加權(quán)矩陣、確定理想解、計(jì)算各指標(biāo)的相對接近度、計(jì)算秩和比并RSR分布、構(gòu)建回歸方程并確定RSR分檔。

層次分析法（AHP法）的優(yōu)勢在于可反復(fù)統(tǒng)一處理決策中的定量與定性問題，綜合考慮隧道路段的定量、定性評價指標(biāo)對風(fēng)險的影響。信息量最大化定權(quán)的方法可降低評價時主觀性的影響。逼近理想點(diǎn)法（TOPSIS法）是一種逼近理想解的排序方法[15]，在構(gòu)造初步?jīng)Q策矩陣并統(tǒng)一量綱后，確定最優(yōu)和最劣方案，計(jì)算各評價對象與最優(yōu)、最劣方案的距離，并根據(jù)距離值的大小進(jìn)行排序，作為確定最佳方案的依據(jù)。秩和比法（RSR法)將各指標(biāo)編秩統(tǒng)計(jì)量值,運(yùn)用參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的概念和方法，確定RSR分布?；谛畔⒘孔畲蠓?、熵權(quán)法、AHP法、TOPSIS法以及RSR法的綜合評價方法,對于定量指標(biāo)采用信息量最大法與AHP法組合定權(quán)的方式，既能考慮指標(biāo)間的相關(guān)性,提高客觀性,又能避免數(shù)據(jù)不合理造成權(quán)重客觀性的偏離;對于定性指標(biāo),采用熵權(quán)法與AHP法可較大程度降低主觀性的影響。TOPSIS法與RSR法相結(jié)合,可提高評價時權(quán)重計(jì)算的客觀性,同時也可解決合理分級的問題。

3.2 模型構(gòu)建

①評價矩陣。

由專家打分法確定各指標(biāo)的最大值、最小值以及平均值,規(guī)范化構(gòu)建初始評價矩陣,進(jìn)而構(gòu)建規(guī)范加權(quán)矩陣。規(guī)范化矩陣后利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,以作;為構(gòu)建加權(quán)矩陣的基礎(chǔ)源。根據(jù)AHP評價指標(biāo)體系,依據(jù)Saaty九級標(biāo)度表,建立初始風(fēng)險評價矩陣X。

式中,xij為風(fēng)險值，i取值為1、2、3,分別為專家打分最小值、平均值、最大值;為評價指標(biāo)個數(shù)。對矩陣X進(jìn)行無量綱處理得到矩陣Y,具體公式如下:

式中,yij為矩陣X中對應(yīng)的xij無量綱化后得到的值。

②權(quán)重確定。

從數(shù)據(jù)分析角度考慮量化指標(biāo)間的相關(guān)性和沖突性，進(jìn)行定權(quán)。以標(biāo)準(zhǔn)差表征評價指標(biāo)內(nèi)部的變異程;度,其值越大,代表指標(biāo)的變異程度越大，信息量越大。以指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)表征沖突強(qiáng)度,其值越大,沖突強(qiáng)度越高,信息量越大。

通過對信息量Ei進(jìn)行歸--化處理,得到各指標(biāo)的風(fēng)險系數(shù)值wi,計(jì)算公式為:

同樣,需進(jìn)行無量綱化處理,以提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度，公式如式(2)。通過，上述方法對各指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,得到相對應(yīng)的信息量值,進(jìn)而確定各指標(biāo)的權(quán)重,并構(gòu)造主對角權(quán)重矩陣Wi。對于定性指標(biāo)的權(quán)重確定,在AHP法基礎(chǔ)上引入熵的概念。熵權(quán)法可以避免指標(biāo)間的差異過小造成的分析困難的問題,其思路是評價對象在單指標(biāo)上變異程度越大,則該指標(biāo)相應(yīng)的越重要。

⑥根據(jù)秩和比值Rj的計(jì)算值,確定概率分布TOPSIS法用于排序的相對接近程度Cj值在0～1之間，分布同秩和比法中的Rj用Cj值替代秩和比Rj并以此分檔。根據(jù)Rj值大小進(jìn)行分組,列出不同組段的頻數(shù)f、累計(jì)頻數(shù)f’得到平均秩次R和R/n值，再求出對應(yīng)概率單位值y。

⑦確定RSR回歸方程。

以概率單位值y 作為自變量，以相對接近程度Cj（Rj）為因變量進(jìn)行線性回歸分析，方程為R=α+βy。式中，α、β為回歸方程相關(guān)參數(shù)。

⑧RSR值分檔。

按RSR 的合理分檔方法，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)差μ 劃分為5 檔，對評價高速公路交通安全風(fēng)險水平進(jìn)行歸檔。各檔對應(yīng)的百分位數(shù)及概率單位見表2。

表2 風(fēng)險分級表

4 案例

選取某山區(qū)高速公路24座隧道進(jìn)行實(shí)例分析。對可能性影響因素指標(biāo)中的定量指標(biāo)和定性指標(biāo)分別建立初始風(fēng)險評價矩陣X11和X12，對嚴(yán)重性影響因素指標(biāo)建立風(fēng)險評價矩陣X2。進(jìn)行無量綱化后得到規(guī)范化矩陣Y11、Y12和Y2。

結(jié)合某山區(qū)高速公路事故數(shù)據(jù)，對可能性影響因素指標(biāo)中的定量指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重確定，權(quán)重值依次為0.2817、0.3200、0.1749和0.2233。利用熵權(quán)法對可能性影響因素指標(biāo)中的定性指標(biāo)和嚴(yán)重性指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重矩陣確定，并結(jié)合初始評價矩陣計(jì)算得到規(guī)范加權(quán)矩陣。對于可能性影響因素指標(biāo)中的定量與定性指標(biāo)進(jìn)行均權(quán)處理，即各占0.5的權(quán)重，修正各指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算可得規(guī)范加權(quán)矩陣V1和V2。

基于規(guī)范加權(quán)矩陣求得正理想解和負(fù)理想解，計(jì)算各評價指標(biāo)與最優(yōu)方案和最劣方案的距離，以及最優(yōu)值的相對接近度，結(jié)合秩和比法對相對接近度進(jìn)行分析，根據(jù)其值大小分布計(jì)算得出對應(yīng)概率單位值，見表3。

表3 相對接近度分布及概率單位值

以概率單位值y 為自變量，C 值為因變量對可能性影響因素指標(biāo)和嚴(yán)重性影響因素指標(biāo)求得回歸方程分別為R1=-0.1349y+1.2259 和R2=-0.1283 y+1.1882，相關(guān)性系數(shù)r分別為0.9502和0.9049，F(xiàn)值分別為162.5和110.5，p值均遠(yuǎn)小于0.01，故兩回歸方程均有意義。

以各指標(biāo)的均值作為風(fēng)險綜合指數(shù)進(jìn)行評價，計(jì)算可得R1值為0.5184，風(fēng)險發(fā)生的可能性程度為一般；R2值為0.4995，風(fēng)險發(fā)生后的嚴(yán)重性程度為一般；以指標(biāo)的最優(yōu)值作為風(fēng)險綜合指數(shù)，計(jì)算可得R1值為0.7079，R2值為0.6532，可能性與嚴(yán)重性程度均為一般；以指標(biāo)的最劣值作為風(fēng)險綜合指數(shù)，計(jì)算可得R1值為0.2708，風(fēng)險發(fā)生的可能性程度較高，R2值為0.3120，風(fēng)險發(fā)生后的嚴(yán)重性程度為一般。綜上，該山區(qū)公路隧道路段總體風(fēng)險程度為Ⅲ級，與7年內(nèi)該山區(qū)高速隧道路段事故率為13.5%相符合。通過計(jì)算風(fēng)險發(fā)生的可能性與嚴(yán)重性兩個維度的秩和比值，合理劃分道路隧道的風(fēng)險程度，利用風(fēng)險判斷矩陣標(biāo)定確定隧道路段風(fēng)險程度為Ⅲ級，即風(fēng)險程度為一般，處于可接受狀態(tài)。

5 結(jié)語

①綜合考慮信息量最大法、熵權(quán)法、AHP 法、TOPSIS 法以及RSR法的綜合評價方法，結(jié)合可能性和嚴(yán)重性構(gòu)建風(fēng)險評價矩陣，構(gòu)建了隧道路段靜態(tài)行車風(fēng)險評價分析模型。該風(fēng)險評價模型在綜合了各方法的優(yōu)點(diǎn)的同時，拓寬了各方法的應(yīng)用范圍。

②以某山區(qū)高速公路隧道為例進(jìn)行風(fēng)險評價，得出該公路隧道風(fēng)險等級為中風(fēng)險，處于可接受范圍。因此，隧道靜態(tài)風(fēng)險的評價分級結(jié)果與實(shí)際的交通事故率相匹配，一定程度上反映了該山區(qū)高速公路24 座隧道的平均行車安全風(fēng)險情況，同時也驗(yàn)證了模型的有效性。

③本文主要考慮高速公路隧道路段的靜態(tài)行車風(fēng)險，即第二、三類風(fēng)險源中與環(huán)境、道路和管理的相關(guān)指標(biāo)，考慮到風(fēng)險的不確定性和多變性，未實(shí)現(xiàn)對隧道具體路段的風(fēng)險分級評價。在后續(xù)的研究中，將基于可能性與嚴(yán)重性，量化各影響因子，并引入道路危險度指標(biāo)，建立道路靜態(tài)風(fēng)險三維分級評價模型，以為道路交通安全性提升提供參考。