曲曉黎，劉華悅，齊宇超，付桂琴，張 娣，王 潔

(1.河北省氣象服務(wù)中心，河北 石家莊 050021; 2.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050021)

引 言

氣象條件對(duì)公路交通運(yùn)輸效率和運(yùn)輸安全有著重要影響[1]。河北省因其特殊的地理位置，環(huán)繞京津、貫穿南北，路網(wǎng)密集，車流量大，高速公路日單項(xiàng)車流量最多可達(dá)近4萬輛，至2018年底，全省高速公路通車?yán)锍掏黄?000 km。河北省東部及中南部平原地區(qū)屬于霧災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，西部北部山區(qū)屬于路面結(jié)冰高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)[2]，因此高速公路通行安全及運(yùn)營管理對(duì)氣象條件尤為敏感。

李衛(wèi)民等[3]基于野外綜合觀測(cè)提出的霧和低能見度的預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)方法及制定的交通管理預(yù)案為解決我國高速公路霧害奠定了重要基礎(chǔ)。近年來，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法針對(duì)路面結(jié)冰、路面高溫等交通高影響天氣的客觀預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)及模型的研究[4-6]較為多見。隨著自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論的發(fā)展，其在交通氣象研究中的應(yīng)用也日漸廣泛，如公路交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)報(bào)模型的研究，與天氣有關(guān)的交通事故風(fēng)險(xiǎn)的長期趨勢(shì)分析[7-14]等。隨著氣象和交管部門間信息共享程度的不斷加深，針對(duì)氣象條件對(duì)交通通行及交通事故的研究也隨之開展，如高速公路通行受阻、采取交通管制事件或日交通活動(dòng)數(shù)、交通事故的發(fā)生與氣象條件的關(guān)系研究[15-18]；再如針對(duì)不同區(qū)域高速公路研發(fā)交通氣象安全指數(shù)等[19-24]。然而這些研究都以定性分析為主。本文試圖在對(duì)2015年12月至2018年11月河北省高速公路交通事故分布特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上給出一些關(guān)鍵氣象要素對(duì)高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)的量化影響指標(biāo)。

1 資料與方法

1.1 資 料

高速公路交通事故資料來自于交管部門2015年12月至2018年11月的警情數(shù)據(jù)。該資料包括事故發(fā)生時(shí)間，事故發(fā)生時(shí)所在高速、前行方向、所在樁號(hào)位置，事故詳細(xì)描述等，共篩選出有效樣本39 829條，樣本覆蓋河北省內(nèi)28條主要高速公路。氣象資料選取交通事故發(fā)生地臨近國家氣象站或經(jīng)質(zhì)控后的交通氣象監(jiān)測(cè)站的觀測(cè)資料。

1.2 方 法

高速公路發(fā)生交通事故的數(shù)量相對(duì)于高速公路車流量及全省車輛保有量來說是小概率事件，因此利用泊松分布，基于曲線擬合，采用R語言及EmpowerStats統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)現(xiàn)高速公路交通事故發(fā)生相對(duì)危險(xiǎn)度的計(jì)算以及交通事故發(fā)生起數(shù)對(duì)氣象要素的響應(yīng)分析[25-29]。由于事故日發(fā)生起數(shù)及部分氣象要素可能為非正態(tài)分布，在相關(guān)分析時(shí)，采用Spearman秩相關(guān)方法。利用曲線擬合分析各氣象要素與交通事故發(fā)生起數(shù)的具體變化趨勢(shì)并給出定量影響結(jié)果。

以高速公路交通事故日發(fā)生起數(shù)作為因變量，以相關(guān)氣象要素為自變量，挖掘高速公路交通事故日發(fā)生起數(shù)與氣象要素的關(guān)聯(lián)關(guān)系。兩者的對(duì)數(shù)關(guān)系[30]如下：

ln [E(Y)]=βX+α

式中：E(Y)為交通事故日發(fā)生起數(shù)的期望值；X為氣象要素；β為系數(shù)；α為截距。

相對(duì)危險(xiǎn)度(relative risk，RR)表示氣象要素每發(fā)生單位變化，對(duì)應(yīng)交通事故發(fā)生起數(shù)的相對(duì)改變量。因此，RR=exp(β·△X)。當(dāng)RR>1(β>0)時(shí)，隨著X每增加一個(gè)單位，Y的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)增加，增加率為(RR-1)×100%；同理，RR<1(β<0)時(shí)，隨著X每增加一個(gè)單位，Y的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)減小，減小率為(1-RR)×100%。

2 高速公路交通事故特征

2.1 空間分布

河北省高速公路交通事故呈東部、中部平原區(qū)域多發(fā)的空間分布特征，這一方面與路網(wǎng)密集程度和車流量有關(guān)；另一方面也與惡劣天氣的發(fā)生頻次密不可分，如河北省東南部平原路段年均因霧管制的日數(shù)高達(dá)56 d，而北部、西部山區(qū)及沿海在20 d以下[15]。位于河北省東北部呈東西走向的京哈高速以及位于河北省中部同樣呈東西走向的黃石高速交通事故發(fā)生起數(shù)明顯高于其他高速公路，近3 a這兩條高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)分別占樣本總數(shù)的17.8%和10.6%。另外，在行政區(qū)劃上石家莊地區(qū)、唐山地區(qū)高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)明顯高于其他地區(qū)，而邯鄲地區(qū)、承德地區(qū)相對(duì)較少。值得關(guān)注的是，石家莊地區(qū)的藁城區(qū)、唐山地區(qū)的豐南區(qū)境內(nèi)是近3 a 高速公路交通事故發(fā)生最多的區(qū)(縣)，藁城區(qū)境內(nèi)近3 a高速公路交通事故年發(fā)生起數(shù)均超過700起，其中2016年最多為736起，是高速交警管控的重點(diǎn)路段。究其原因，藁城和豐南路段都是霧災(zāi)極高風(fēng)險(xiǎn)(4級(jí))路段[2]，而這兩個(gè)路段年均大霧日數(shù)是全省所有高速路段平均值的2.6倍和2.0倍，年均濃霧日數(shù)分別較全省所有高速路段平均值高出70%和63%。

2.2 月際變化

圖1為2015年12月至2018年11月河北省高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)月際變化?？梢钥闯?，高速公路交通事故季節(jié)分布呈夏秋季節(jié)多，冬春季節(jié)少的特征，10月和8月最多，全省各高速公路交通事故月累計(jì)發(fā)生起數(shù)可達(dá)5000～6000 起；其次是9月、7月和4月，全省月累計(jì)發(fā)生起數(shù)為3000～4000 起；3月和12月，全省月累計(jì)發(fā)生起數(shù)在2000起以下。河北省高速公路夏季較冬季發(fā)生交通事故風(fēng)險(xiǎn)大的原因：一方面是夏季河北省高速公路車流量明顯多于冬季(圖2)。另一方面，冬季冰雪路面影響時(shí)，交管部門均會(huì)采取封閉管制措施，待路面不影響通行時(shí)才會(huì)放行；冬季因霧造成的封閉管制次數(shù)也明顯高于夏季，如2015年河北省高速公路冬季因霧封閉次數(shù)是夏季的11.58倍；駕駛員在冬季駕駛車輛警惕性也較高。夏季的強(qiáng)降雨對(duì)行車安全的威脅以及路面高溫對(duì)行車安全的威脅[31]均很大，而這兩種天氣條件下交管部門很少采取封閉管制措施，尤其高溫下駕駛員警惕性低且易疲勞，導(dǎo)致交通事故的風(fēng)險(xiǎn)更高。

圖1 2015年12月至2018年11月河北省高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)月際變化Fig.1 The monthly variation of frequency of highway traffic accidents in Hebei Province from December 2015 to November 2018

圖2 2018年京哈高速公路唐山段某站口逐月及逐小時(shí)車流量變化Fig.2 The hourly and monthly variation of traffic-flow at entrance and exit of a station of Tangshan section of Jing-Ha highway in 2018

2.3 日變化

圖3為石家莊、唐山境內(nèi)高速公路四個(gè)季節(jié)交通事故發(fā)生起數(shù)日變化?？梢钥闯觯颖笔「咚俟方煌ㄊ鹿拾滋?08:00—20:00，北京時(shí)，下同)發(fā)

生起數(shù)明顯多于夜間(20:00至次日08:00)，白天發(fā)生起數(shù)占總起數(shù)的77.3%，且在06:00以后陡升，18:00以后陡降。逐日變化曲線呈現(xiàn)“雙峰”型，一個(gè)高峰時(shí)段在09:00—11:00，另一個(gè)高峰時(shí)段在14:00—17:00，這兩時(shí)段全省各高速公路交通事故數(shù)量分別占總起數(shù)的21.0%和27.8%。這與張金滿等[22]的分析結(jié)論恰恰相反。經(jīng)交管部門反饋，近5 a，針對(duì)河北省高速公路通行的夜間管控力度越來越大，加之長途貨運(yùn)車輛有所減少，導(dǎo)致夜間車流量尤其是大型貨運(yùn)車量明顯下降，夜間事故量也隨之下降。09:00—11:00和14:00—17:00兩個(gè)雙峰時(shí)段則符合司乘人員作息規(guī)律，與2018年京哈高速唐山段某站口逐小時(shí)車流量變化也十分相符(圖2)。

3 高速公路交通事故與氣象因子的定量關(guān)系

考慮到全省高速公路交通事故資料過于離散，因此選擇交通事故樣本數(shù)量最多的石家莊地區(qū)為代表，分析高速公路交通事故發(fā)生日起數(shù)與氣象要素的關(guān)系。表1列出2015年12月至2018年11月石

圖3 石家莊、唐山境內(nèi)高速公路春季(a)、夏季(b)、秋季(c)和冬季(d)交通事故發(fā)生起數(shù)日變化Fig.3 Diurnal variation of frequency of traffic accidents on Shijiazhuang and Tangshan highways in spring (a), summer (b), autumn (c) and winter (d)

表1 2015年12月至2018年11月石家莊地區(qū)高速公路交通事故分布

家莊地區(qū)高速公路交通事故分布?？梢钥闯觯仪f地區(qū)事故日平均發(fā)生起數(shù)為9.5起，最高81.0起。

選取近3 a石家莊地區(qū)逐日最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、日最低能見度(僅抽取日最低能見度小于1000 m的樣本)、最小相對(duì)濕度、最大小時(shí)降水量等氣象因子，用Spearman秩相關(guān)方法分析它們分別與高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)的相關(guān)關(guān)系(表2)?？梢钥闯觯兆畹蜌鉁?、日最高氣溫、日平均氣溫、日最大小時(shí)降水量、日最小相對(duì)濕度與事故日發(fā)生起數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，其中與日最低氣溫相關(guān)系數(shù)最大，日最低能見度與事故日發(fā)生起數(shù)為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表2 2015年12月至2018年11月石家莊地區(qū)交通事故日發(fā)生起數(shù)與各氣象要素的Spearman秩相關(guān)系數(shù)Tab.2 The Spearman’s rank correlation coefficients between the daily frequency of traffic accident and meteorological elements in Shijiazhuang area from December 2015 to November 2018

注：*和**分別表示通過0.05和0.01的顯著性檢驗(yàn)，下同

圖4為2015年12月至2018年11月石家莊地區(qū)高速公路交通事故日發(fā)生起數(shù)與各氣象要素的響應(yīng)曲線。可以看出，石家莊地區(qū)高速公路交通事故日發(fā)生起數(shù)對(duì)氣溫的響應(yīng)存在明顯的閾值效應(yīng)，如日平均氣溫<20 ℃時(shí)，隨著氣溫上升，事故日發(fā)生起數(shù)整體為增加趨勢(shì)；日平均氣溫>20 ℃時(shí)，隨著氣溫上升，事故日發(fā)生起數(shù)整體為下降趨勢(shì)。石家莊地區(qū)高速公路交通事故高發(fā)月份為8月和10月，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，石家莊地區(qū)8月和10月30 a(1981—2010年)月平均氣溫的均值為19.7 ℃，石家莊地區(qū)年平均氣溫呈上升趨勢(shì)，平均增溫率為0.355 ℃·(10 a)-1[32-33]，因此，石家莊地區(qū)8月和10月月平均氣溫的平均值約為19.9 ℃，這與高速公路交通事故對(duì)平均氣溫的響應(yīng)閾值相符。日最低氣溫和日最高氣溫的閾值分別為15 ℃和25 ℃，也與當(dāng)?shù)剡^去30 a 8月和10月日最低氣溫的平均值14.7 ℃和日最高氣溫的平均值25.1 ℃相符。日最小相對(duì)濕度在超過80%時(shí)，事故風(fēng)險(xiǎn)呈上升趨勢(shì)，這是因?yàn)楫?dāng)相對(duì)濕度超過80%時(shí)，多與霧、強(qiáng)降雨等天氣現(xiàn)象對(duì)應(yīng)，由其造成的交通事故也隨之增多。日最低能見度小于1000 m時(shí)，隨著能見度的升高，事故日發(fā)生起數(shù)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。交通事故日發(fā)生起數(shù)隨最大小時(shí)降水量整體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。

表3列出石家莊地區(qū)各氣象要素對(duì)應(yīng)高速公路交通事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度。可以看出，日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫低于閾值時(shí)，每上升1 ℃，事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度分別增加3.06%，3.05%，3.23%；高于閾值時(shí)，每上升1 ℃，事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度分別減少2.56%，3.94%，3.75%。日最小相對(duì)濕度超過80%時(shí)，每上升1%，事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度增加3.77%。日最大小時(shí)降水量每增加10 mm，事故發(fā)生危險(xiǎn)度增加18.8%。當(dāng)日最低能見度小于1000 m時(shí)，最低能見度每增加100 m，事故發(fā)生相對(duì)危險(xiǎn)度為0.9586，即隨著能見度每增加100 m，高速事故風(fēng)險(xiǎn)減小4.14%，并通過顯著性檢驗(yàn)。

圖4 2015年12月至2018年11月石家莊地區(qū)高速公路交通事故日發(fā)生起數(shù)對(duì)各氣象要素的響應(yīng)曲線(a)日最高氣溫，(b)日最低氣溫，(c)日平均氣溫，(d)日最小相對(duì)濕度，(e)日最大小時(shí)降水量，(f)日最低能見度Fig.4 The curves of response of the frequency of daily highway traffic accidents to daily meteorological elements in Shijiazhuang area from December 2015 to November 2018(a) daily maximum temperature, (b) daily minimum temperature, (c) daily average temperature,(d) daily minimum relative humidity, (e) daily maximum hourly precipitation, (f) daily minimum visibility

表3 石家莊地區(qū)各氣象要素對(duì)應(yīng)高速公路交通事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度Tab.3 The corresponding relative risk of highway traffic accidents to meteorological elements in Shijiazhuang area

圖5為2015年12月至2018年11月石家莊地區(qū)不同氣溫區(qū)間對(duì)應(yīng)的高速公路交通事故發(fā)生起數(shù)。可以看出，石家莊地區(qū)高速公路交通事故發(fā)生時(shí)對(duì)應(yīng)的氣溫存在峰值效應(yīng)，高于峰值后交通事故隨氣溫的升高而減少。

4 結(jié)論與討論

(1)河北高速公路交通事故夏秋季多于冬春季、白天明顯多于夜間。8月、10月，09:00—11:00、14:00—17:00分別是月際變化和日變化的高峰時(shí)段；東北部的京哈高速及中部的黃石高速是事故高發(fā)路段，石家莊藁城區(qū)和唐山豐南區(qū)為高速公路交通事故發(fā)生最多區(qū)(縣)。

(2)石家莊地區(qū)高速公路交通事故日發(fā)生起數(shù)對(duì)日最高氣溫、日最低氣溫和日平均氣溫的響應(yīng)都存在明顯的閾值效應(yīng)。日平均氣溫、日最低氣溫和最高氣溫的閾值分別為20 ℃、15 ℃和25 ℃，日最小相對(duì)濕度閾值為80%。日平均氣溫閾值與石家莊地區(qū)高速公路交通事故高發(fā)的兩個(gè)月多年平均氣溫相符。

(3)日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫低于閾值時(shí)，每上升1 ℃，事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度分別增加3.06%，3.05%，3.23%；高于閾值時(shí)，每上升1 ℃，事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度分別減少2.56%，3.94%，3.75%。日最小相對(duì)濕度超過80%時(shí)，每上升1%，事故發(fā)生的相對(duì)危險(xiǎn)度增加3.77%。日最大小時(shí)降水量每增加10 mm，事故發(fā)生危險(xiǎn)度增加18.8%。當(dāng)日最低能見度小于1000 m時(shí)，最低能見度每增加10 m，事故發(fā)生相對(duì)危險(xiǎn)度減小4.14%。