王慧玲, 姜明陽

(遼寧工程技術(shù)大學建筑與交通學院, 遼寧 阜新 123000)

0 引言

隨著城市經(jīng)濟發(fā)展帶動交通行業(yè)的不斷繁榮,城市交通運輸車輛日益增多,使城市道路面臨“供不應求”,尤其是交通擁擠與車輛事故問題. 交叉口作為道路網(wǎng)絡節(jié)點,機非混行、違法行駛的現(xiàn)象較為普遍[1],其路段安全水平在整個城市的道路安全水平評估中占有重要比例. 相比之下,交通事故的發(fā)生更容易受到人、車、路、環(huán)境因素等影響. 統(tǒng)計資料表明,各國發(fā)生在交叉口的事故總數(shù)在總事故數(shù)中占有很大比例. 由此看來,交叉口安全問題是道路安全水平評估的瓶頸. 所以對交叉口進行安全評估,提高交叉口的安全性是當下交通研究的重點問題.

迄今為止,國內(nèi)外許多學者已經(jīng)對事故特征及其黑點影響因素的不同方面進行了多項研究,在人為因素方面,Wangdi C等[2]估計了道路交通事故特征,發(fā)現(xiàn)主要原因是不小心駕駛和酒后駕駛;Dapilah F等[3]研究了騎行者年齡、性別等特征,表明他們在道路上的行為以及對交通事故的影響;Xian-Cai J等[4]利用交通調(diào)查和數(shù)據(jù)分析的方法分析了自動執(zhí)法前后駕駛、速度和交通安全特性的變化;Tao G等[5]構(gòu)建了交通安全特征模型,量化了駕駛?cè)私煌ㄟ`法行為對事故的影響;Ihueze C C等[6]研究表明,人類、車輛和環(huán)境因素的結(jié)合導致了道路交通事故;陳寬民等[7]通過交通事故的發(fā)生特點對其進行致因分析,并以西安市為研究對象進行道路交通事故研究;張潔等[8]從交通基本要素出發(fā),分角度探討不同因素對道路安全的影響度.

通過梳理發(fā)現(xiàn),學者們對貝葉斯網(wǎng)絡模型在道路交通安全方面的運用領域也頗有研究:馬銘煒[9]基于研究高速公路事故嚴重程度,搭建基于貝葉斯網(wǎng)的事故嚴重程度預測推理模型;Chen H等[10]將改進的灰色相關分析方法確定的關鍵因素作為節(jié)點變量,建立貝葉斯網(wǎng)絡,利用貝葉斯網(wǎng)絡碰撞嚴重性模型深入分析導致單車和多車交通事故的事故因素之間的復雜耦合關系;貝葉斯網(wǎng)絡因其強大的推理功能,在交通安全分析中,被廣泛用于分析道路交通事故等原因.

交叉口危險度系數(shù)是其安全水平的定量表現(xiàn),為了研究城市平面交叉口安全性,學者們在交叉口危險度研究領域有所建樹. 余培恒[1]結(jié)合熵權(quán)法與層次分析法選取交通安全指標,根據(jù)所得指標權(quán)重構(gòu)建無信號交叉口的安全評價模型;張冬梅等[11]借助基于交通沖突的羅巴諾夫安全評價模型,對高峰小時交通量在特定范圍內(nèi)的四相位信號控制交叉口進行安全評價;程國柱等[12]針對信號交叉口建立評價模型判別交叉口的危險度;汪瑩[13]從導致交叉口不安全角度出發(fā),找出對交通安全造成影響的因子,構(gòu)建以危險度為標準評價模型. 張春平等[14]通過對上海市部分道路交叉口事故數(shù)據(jù)分析研究,提出根據(jù)交叉口交通飽和度、非機動車比例、車輛組成、交叉口間距等因素確定事故率綜合影響系數(shù)方法,對交叉口交通安全水平進行評價.

上述研究發(fā)現(xiàn),在進行交叉口的交通事故和安全水平分析時,往往采用單一的定性或定量方法,并未結(jié)合二者進行對比研究. 因此,研究結(jié)果具有片面性,并不能真實反映交叉口安全水平. 在前人對交叉口安全評價研究基礎上,本文以道路平面交叉口作為研究對象,通過運用風險矩陣方法識別并診治事故黑點,從人、車、路及環(huán)境方面對交叉口“黑點”進行安全影響因素分析,針對交叉口有信控和無信控兩種狀態(tài)下的危險度進行判定,結(jié)合定性和定量分析方法對交叉口安全評價,找到所存問題并進行針對性地合理改善,提高交叉口安全水平.

1 交通事故黑點及道路安全評價分析

1.1 交通事故黑點分析

“事故黑點”指對于事故發(fā)生的時間頻率、車輛次數(shù)、人員傷亡概率,遠超于其他路段節(jié)點的路段. 道路交通事故黑點的識別對判斷交叉口路段的交通安全危險系數(shù)具有重要作用. 柳州北路—浦珠北路交叉口是主次干路的匯合點,其長度和形狀相近,在選擇該交叉口事故黑點識別方法時,為了克服方法的弊端,最大限度發(fā)揮其優(yōu)勢,將圍繞事故數(shù)法,結(jié)合交通事故歷史數(shù)據(jù),對交叉口路段黑點識別并診治排序,明確所研究交叉口的安全程度.

1.2 交叉口安全影響因素分析

在對城市道路平面交叉口事故黑點識別后,進行事故黑點安全影響因素分析是有必要的. 事故黑點即相比之下安全系數(shù)較低,道路交通事故的發(fā)生是多方面因素共同作用的,目前較為公認的交通事故成因主要有以下幾方面:人、車輛、道路、環(huán)境.

1.2.1 人的因素

交通出行是交通事故發(fā)生的先決條件,交通的產(chǎn)生多半是人們出行需要. 在交通系統(tǒng)所囊括的因素中,通過相互驗證比較,確定交通對象即人在安全影響中占有重要地位. 交通參與者作為道路的主要命脈,既是道路交通事故的源頭,同時也是因果承擔者,其包括駕駛?cè)恕ⅡT乘者及行人,圖1歸納出人員層面的各影響子因素.

圖1 人因素結(jié)構(gòu)

1.2.2 車輛因素

車輛是居民出行必不可少的交通載體,其類型分為機動和非機動車. 機動車占據(jù)的路幅面積大,且行駛速度較快,把機動車列為“車”要素中的研究主體,圖2列舉出車輛的各安全影響子因素.

1.2.3 道路因素

道路的幾何設計、路面情況和和交通設施等都是影響交通安全的重要因素. 其中幾何設計主要從研究設計道路線形、轉(zhuǎn)彎半徑、車道寬度、彎度超高、坡度等角度出發(fā);道路結(jié)構(gòu)通過橫斷面、車道數(shù)、路肩、分車帶、路面、交通設施及交叉口等實現(xiàn),圖3為影響安全的道路因素.

圖2 車輛因素結(jié)構(gòu)

圖3 道路因素結(jié)構(gòu)

1.2.4 環(huán)境因素

環(huán)境分為自然環(huán)境與社會環(huán)境,雖然是客觀不可控的,但它也是交通安全分析中不可忽視的因素,如果駕駛員能掌握一定的應急技巧,即使遇到惡劣環(huán)境也能避免事故的發(fā)生,圖4為影響道路安全的環(huán)境因素.

圖4 環(huán)境因素結(jié)構(gòu)

在事故黑點識別的基礎上,進一步對平面交叉口安全性評價可綜合分析該交叉口的安全水平. 結(jié)合柳州北路—浦珠北路的實際交通特征,比較得出運用沖突點法進行平面交叉口安全評價可從定性和定量結(jié)合角度判斷該交叉口的安全水平.

2 事故黑點治理排序模型

以道路交叉口作為研究對象,采用沖突點法來識別交叉口中的事故黑點較為可行,其作用機理為:事故數(shù)法進行初步篩選,事故率法確認交叉口危險點,但這一識別標準具有一定的主觀性,且不能較全面地考慮各交叉口影響事故的諸多因素關系以及確定關鍵因素來準確判斷事故黑點交叉口. 然而,在應用風險矩陣法的基礎上,結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡,對人、車、路、環(huán)境等不同方面的具體因素進行比較,可綜合評判,更好識別事故黑點,并有針對性地進行治理.

2.1 排序依據(jù)選定

一般而言,影響交通安全的因素都應進行及時有效的治理,但綜合考慮治理資金及指標不能過于單一,可在3個方面進行優(yōu)先排序:等效事故的數(shù)量、事故黑點的線性安全性以及社會造成的經(jīng)濟損失,以便優(yōu)先處理事故黑點. 人、車、路是導致事故發(fā)生的主要原因,但從諸多交通事故統(tǒng)計分析中可看出,交叉口道路線形尺寸設計、設施布局是否合理是影響安全的根本問題. 換言之,城市道路交叉口的安全度可充當事故黑點等級判斷的一大參數(shù). 道路交通事故不可避免地造成社會損失,而損失恰可作為一項衡量指標,更好地反映社會影響. 用于評估交通事故造成的經(jīng)濟損失的指標可量化,在確定事故的“黑點”和確定優(yōu)先治理次序方面具有好的效果.

2.2 構(gòu)建風險矩陣模型

表1 層次分析法和風險矩陣法差異對比

1)指標權(quán)重的確定

決策者們將當量事故數(shù)、設施布局安全度、社會經(jīng)濟損失3指標與事故黑點的危險度相關性聯(lián)系起來獲得1組權(quán)重值W1、W2、W3. 評價判斷分值如表3所示,可結(jié)合方根法來計算各變量的權(quán)重值. 具體結(jié)果見表2:判斷基準,以Hs值、Si分別作為評價基準與評價因素如表3所示.

表2 各指標權(quán)重值

表3 評價判斷分值表

2)確定優(yōu)先順序

在對不同的變量與組合矩陣和優(yōu)先賦權(quán)等級,進行了選擇、對比、確定之后,可根據(jù)以式(1)來對排序指標進行計算:

表4 指標排序規(guī)則

(1)

3 案例檢驗

3.1 交叉口交通特征

在進行實際調(diào)查時,對平面交叉口的車流量、車輛類型、交通延時、交通信號指示燈間時等調(diào)查分析如表5所示.柳州北路與浦珠北路交叉口交通流量流向數(shù)據(jù)是通過對05:00—06:00時段內(nèi)實地調(diào)查獲得,且根據(jù)換算系數(shù):小客車=1,中客車=1.5,大客車=2;小貨車=1.5,中貨車=2,大貨車=3進行車輛換算.

表5 交通流量調(diào)查表

浦珠北路—柳州北路交叉口是典型的四相位信號控制,信號分為南北直右、南北左轉(zhuǎn)、東西直行、東西左轉(zhuǎn)4個相位,信號燈周期為140 s,信號配時如圖5所示.

圖5 信號配時示意圖

3.2 判定交叉口危險度

城市道路交叉口的交通流程、路段設計特點、車流出入相交角共同影響著交叉口的安全. 通過分析交通事故調(diào)查數(shù)據(jù),結(jié)合日交通量可概括出交通事故數(shù)計算式(2):

(2)

式中,gi為特征點i上每過1 000萬輛汽車時可能發(fā)生的交通事故次數(shù);ki為特征點i上的相對事故率,參照ki取值表;Mi為特征點i上通過的次要道路上的日車流量;Ni為特征點i上通過的主要道路上的日車流量;K月為年交通量月不均勻系數(shù).式中25,主要是月均工作時間天數(shù).通常對于新平面交通路段交叉口,根據(jù)1年365 d算,取25/K月.

交叉口的危險度Kα按下式計算:

(3)

式中,M、N各指次要、主要交通路段的日均車流量.根據(jù)Kα值,將平面路口的交通安全度級別,進行劃分,共計4個級別:Kα<3,安全;3.1

根據(jù)工作日交通流量的調(diào)查以及相關資料分析,此交叉口處柳州北路的工作日日交通流量約為3.2萬輛,浦珠北路的工作日日交通流量約為5.6萬輛.主次道路相交,道路轉(zhuǎn)彎半徑大于15 m.

圖6 無信號和信號交叉口沖突概況

由式(2)計算出32個特征點gi的值,并帶入式(3)中,在現(xiàn)有交通量情況下,若此交叉口未設置信號控制,則可得該交叉口的危險度Kα≈10.8,8.1

在交管部門對交叉口進行改善而設置了信號燈后,此交叉口轉(zhuǎn)為信控交叉口,其特征點個數(shù)有所減少,沖突點2個,主要集中在左轉(zhuǎn)和直行方向,合流點4個,分流點4個,布局如圖6(b)所示.通過式(2)計算出現(xiàn)階段10個特征點的gi值,并代入式(3)中,可得此信控交叉口的危險度Kα≈2.6,屬于Kα<3的范疇,此交叉口處于安全狀態(tài),即此交叉口的安全問題通過信控設置得到合理改善.

3.3 貝葉斯理論應用

貝葉斯理論是1個概率性理論,1種運用廣泛的數(shù)理統(tǒng)計方法,即在某些條件概率值已知的情況下計算其余變量的概率值. 其原理為利用歷史數(shù)據(jù)來估計先驗分布,并結(jié)合先驗分布和樣本信息來估計后驗分布,進而得到交叉口交通安全四大影響因素指標可能導致事故發(fā)生的相對權(quán)重,以及各大項因素指標之下的具體指標的相對權(quán)重如圖7所示.

圖7 安全影響因素指標權(quán)重

根據(jù)以上數(shù)據(jù)可得出各指標因素導致交通事故發(fā)生的概率,以及多重因素共同作用發(fā)生事故概率. 譬如,當車輛、道路、環(huán)境、管理均處于良好狀態(tài)時,行人因素導致事故發(fā)生的概率為0.234,機動車駕駛?cè)艘蛩貙е率鹿拾l(fā)生概率為0.194. 機動車駕駛?cè)瞬僮鞑患押蛙囕v技術(shù)性能不良共同作用導致事故發(fā)生的概率約為0.144(0.305×0.194+0.230×0.369≈0.144),車輛安全設施問題和道路路面條件共同作用導致交通事故發(fā)生的概率約為0.128(0.230×0.369+0.262×0.165≈0.128):以此類推可得出導致交通事故的相關因素的概率值,更好地判斷交通事故發(fā)生的原因以便針對性的進行有效治理與改善.

4 結(jié)束語

以南京市的道路交叉口為研究對象,研究交通事故的規(guī)律及其安全機制等,對信號交叉口的安全性進行評價,對事故多發(fā)交叉口進行識別和排序,并評價分析. 具體研究成果如下:

1)從人、車、路、環(huán)境4個方面綜合分析,并結(jié)合經(jīng)驗貝葉斯理論,確立出各因素及子因素在造成交通事故中所占權(quán)重,通過對比可得各因素對交通安全影響程度為:人>道路>車>環(huán)境.

3)以柳州北路—浦珠北路交叉口為研究對象,從其交叉口信號管控著手,分別就設置信控和未設信控對交叉口危險度進行判定,通過計算得出,未設信控設施的交叉口危險程度Kα≈10.8,設置信控設施的交叉口危險度≈2.6,未設信控設施的交叉口處于危險狀態(tài).