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(duì)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(shí)評(píng)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(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度對(duì)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(duì)于道路實(shí)時(shí)交通流運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究重點(diǎn)多針對(duì)于如何利用不同的建模方法來分析和預(yù)測(cè)道路的事故風(fēng)險(xiǎn)。裴玉龍等[2]從事故時(shí)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(píng)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(duì)導(dǎo)致碰撞事故的主要因素進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別，證明了高峰時(shí)段、上游位置較高的交通量和較低的速度以及下游檢測(cè)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(duì)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(cè)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(duì)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(píng)估分析方法對(duì)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(píng)估模型，證明了低速運(yùn)行及車道間流量的差異性會(huì)使事故發(fā)生的概率增加。

本文從時(shí)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(shí)間窗下的車型比和交通流量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)，構(gòu)建事故風(fēng)險(xiǎn)安全評(píng)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(píng)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(dòng)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(cè)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(shí)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(dòng)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(shí)又能夠分擔(dān)主次干路網(wǎng)的交通壓力。相比于其他等級(jí)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(duì)城市快速路的交通事故特性進(jìn)行分析。

1.1 事故時(shí)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(gè)時(shí)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(gè)時(shí)間段與其他時(shí)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(shí)段為早晚出行高峰時(shí)期，在這段時(shí)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(huì)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(duì)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(shí)，前面車輛因?yàn)楦鞣N突發(fā)情況采取緊急制動(dòng)，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(shí)間較短，導(dǎo)致后續(xù)車輛無法及時(shí)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(huì)對(duì)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(píng)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(shì)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(jiǎn)化問題，從而在研究復(fù)雜問題時(shí)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(duì)相關(guān)系數(shù)最大的線性組合，這兩個(gè)線性組合稱之為一對(duì)典型變量；

(2)從去除第一對(duì)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(duì)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(duì)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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)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(píng)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(duì)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(duì)事故發(fā)生時(shí)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(gè)10×10的方格矩陣，然后對(duì)方格中散落點(diǎn)個(gè)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(gè)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(shí)，事故發(fā)生前5 min交通流量在240～300 veh的時(shí)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(píng)價(jià)表，可以根據(jù)某一時(shí)段的交通流量以及車型比對(duì)該路段進(jìn)行事故安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(duì)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(duì)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(duì)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(gè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)離散程度的相對(duì)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(cè)算，如表3所示，當(dāng)折算系數(shù)為2.5時(shí)，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(cè)，最后對(duì)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(duì)折算系數(shù)為2.5時(shí)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(duì)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(píng)價(jià)表可知，當(dāng)車型比為0.98～0.99時(shí)，5 min交通流量在240～300 veh時(shí)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(píng)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(dòng)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(gè)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(píng)價(jià)表對(duì)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(duì)快速路的交通事故特性以及安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的結(jié)果分析，對(duì)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(píng)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(shí)，可以在匝道入口處設(shè)置交通信號(hào)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(shí)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(shí)，可考慮采取借用應(yīng)急車道措施。根據(jù)歷史和實(shí)時(shí)交通流量數(shù)據(jù)對(duì)照事故安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)表，對(duì)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(qǐng)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(duì)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(shí)路況以簡(jiǎn)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(shí)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(duì)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(dòng)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(shí)，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(duì)大型車密集區(qū)域或時(shí)段，加強(qiáng)道路巡查，或采用限時(shí)、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(duì)原有的快速路進(jìn)行拓寬或新建快速路，針對(duì)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(duì)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(shí)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(píng)價(jià)模型。根據(jù)實(shí)際交通流量在所對(duì)應(yīng)的事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)表和事故臨界流量的位置，可以自動(dòng)評(píng)估快速路當(dāng)前安全運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn),實(shí)時(shí)為交管部門提供參考，使其及時(shí)干預(yù)調(diào)控快速路交通流量，或采取主動(dòng)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(dòng)式的交通管理提供一定的理論支撐。