張琦， 易云帆， 夏鵬

(長(zhǎng)沙理工大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院， 湖南 長(zhǎng)沙 410114)

高速公路具有車速快、車輛類型復(fù)雜、封閉性強(qiáng)等特點(diǎn)，高速公路上發(fā)生的事故大都為特重大或重大人身傷亡和財(cái)產(chǎn)損失事故。開(kāi)展高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)分析，辨識(shí)風(fēng)險(xiǎn)因素，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，進(jìn)而采取相應(yīng)安全提升措施，可為高速公路安全運(yùn)行提供保障。李志華將高速公路風(fēng)險(xiǎn)因素分為主觀因素和客觀因素，從道路線形、交通安全設(shè)施、路面狀況、交通環(huán)境和路側(cè)危險(xiǎn)物等方面分析了客觀因素對(duì)高速公路安全的影響；劉曉從山區(qū)天氣狀況、道路線形、道路安全防護(hù)措施、交通安全管理等方面對(duì)重慶高速公路交通安全進(jìn)行了評(píng)價(jià)；羅勇等建立遞階層次結(jié)構(gòu)，綜合評(píng)估了高速公路隧道運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)；高建偉探討了道路條件對(duì)行車安全的影響，并提出了相關(guān)設(shè)計(jì)改善方法；雷桂榮等探討了道路線形和交通流指標(biāo)對(duì)高速公路交通安全的影響。

交通安全評(píng)價(jià)方法主要包括故障樹(shù)分析法、模糊層次分析法、灰色模糊理論法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，由于存在一定主觀性或需要大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，評(píng)價(jià)的實(shí)用性和可信性有所降低，需進(jìn)行改進(jìn)。熵權(quán)法能客觀確定指標(biāo)權(quán)重，云模型能實(shí)現(xiàn)定量與定性概念之間的不確定性轉(zhuǎn)換，充分考慮其隨機(jī)性，可減小主觀因素的影響。徐征捷等采用云模型對(duì)鐵路控制中心限速功能進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；沈進(jìn)昌等提出了基于云模型的模糊綜合評(píng)價(jià)方法；楊文東等基于云模型對(duì)邊坡進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；劉珊珊基于云模型對(duì)高速鐵路行車調(diào)度系統(tǒng)的不安全事件進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；Yang Yafeng等基于云模型對(duì)水資源與能源安全進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。本文基于熵權(quán)云模型構(gòu)建高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

綜合考慮影響高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)的因素，從道路條件C1、氣象條件C2、交通條件C3三方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)指標(biāo)具有獨(dú)立性、客觀性、全面性，能充分反映高速公路風(fēng)險(xiǎn)狀況。

1.1 道路條件指標(biāo)

對(duì)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)影響最大的道路條件因素包括高邊坡、橋隧、長(zhǎng)大縱坡和出入口。

(1) 高邊坡C11。由于高速公路地形地質(zhì)條件復(fù)雜，邊坡穩(wěn)定性問(wèn)題更突出，容易出現(xiàn)滑坡、落石、崩塌和防護(hù)加固工程結(jié)構(gòu)破壞或失效等現(xiàn)象。邊坡穩(wěn)定性越差，風(fēng)險(xiǎn)越大。綜合考慮邊坡穩(wěn)定性及邊坡失穩(wěn)的破壞后果，對(duì)邊坡風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行量化，計(jì)算公式見(jiàn)式(1)。RS分?jǐn)?shù)越高，邊坡風(fēng)險(xiǎn)性越大。

RS=F×IS×CS

(1)

式中：RS為邊坡安全風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)；F為歸一化因子；IS為滑坡穩(wěn)定性分?jǐn)?shù)；CS為滑坡后果分?jǐn)?shù)。

(2) 橋隧C12。橋隧是高速公路的特殊構(gòu)造物，具有封閉性等特征，對(duì)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)有一定影響。橋隧比例越大，高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)越大。橋隧評(píng)價(jià)各等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)值見(jiàn)表1、表2，按照該標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分值確定，分值越高，風(fēng)險(xiǎn)越高，分?jǐn)?shù)以累加形式計(jì)算。

表1 橋梁評(píng)價(jià)各等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)值

表2 隧道評(píng)價(jià)各等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)值

(3) 長(zhǎng)大縱坡C13。在長(zhǎng)大縱坡上行駛時(shí)，不易控制車速，極其考驗(yàn)駕駛?cè)说姆磻?yīng)及操作速度，遇到緊急情況時(shí)頻繁踩剎車易造成剎車失靈，引起車輛失控。綜合考慮坡度與坡長(zhǎng)，以設(shè)計(jì)速度100 km/h的高速公路為例，按表3、表4所示標(biāo)準(zhǔn)確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

表3 縱坡評(píng)價(jià)等級(jí)劃分

表4 縱坡評(píng)價(jià)各等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)值

(4) 出入口C14。出入口路段交通交織，車流復(fù)雜，存在頻繁減速或加速的現(xiàn)象，提高了交通事故危險(xiǎn)性和交通安全風(fēng)險(xiǎn)。出入口數(shù)量越多，高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)越大。出入口評(píng)價(jià)各等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)值見(jiàn)表5，按照該標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分值確定，分值越高，風(fēng)險(xiǎn)越高。

表5 出入口評(píng)價(jià)各等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)值

1.2 氣象條件指標(biāo)

降雨量和能見(jiàn)度是對(duì)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)影響最大的氣象條件因素。

(1) 降雨量C21。降雨會(huì)使路面摩擦系數(shù)下降，導(dǎo)致車輛行駛穩(wěn)定性降低、制動(dòng)距離增加。降雨后高速公路路面因積水出現(xiàn)水膜，顯著降低路面與車輪間的附著系數(shù)，導(dǎo)致車輛容易打滑，增大安全風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)隨著降雨量的增大而增大，達(dá)到一定程度時(shí)風(fēng)險(xiǎn)降低，這是由于采取了相關(guān)管控措施或駕駛?cè)颂岣吡司栊缘?。降雨量以降雨?qiáng)度來(lái)表征，定義為一定時(shí)段內(nèi)降落到地面的雨水深度(mm/h)。

(2) 能見(jiàn)度C22。能見(jiàn)度為路段的能見(jiàn)距離(m)，主要反映霧對(duì)高速公路交通安全的影響。能見(jiàn)度降低會(huì)使駕駛?cè)朔直娌磺逯車蚯胺降臓顩r，同時(shí)導(dǎo)致駕駛?cè)诵睦砭o張，增加行車風(fēng)險(xiǎn)。

1.3 交通條件指標(biāo)

對(duì)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)影響最大的交通條件因素包括交通量和交通組成。

(1) 交通量C31(飽和度)。安全風(fēng)險(xiǎn)隨著交通量的增大而增大。飽和度W能間接反映交通量，按式(2)計(jì)算。飽和度過(guò)低時(shí)，行車自由度較高，駕駛?cè)擞捎诜潘删?，車速往往很高，單車安全風(fēng)險(xiǎn)增大；飽和度過(guò)高時(shí)，引起交通堵塞，駕駛?cè)烁叨染?，安全風(fēng)險(xiǎn)反而降低。

W=V/C

(2)

式中：C為最大通行能力；V為最大交通量。

(2) 交通組成C32(大車比例)。大型客貨車(除小型轎車外的所有車輛)比例X是影響行車安全的因素之一，按式(3)計(jì)算。大車混入后誘使小車產(chǎn)生一系列加、減速行為，影響車流運(yùn)行穩(wěn)定性。

X=U/M×100

(3)

式中：U為大型客貨車數(shù)量；M為所有車輛數(shù)量。

2 熵權(quán)云模型相關(guān)理論

2.1 云模型

(1) 云的定義。設(shè)U是以精準(zhǔn)值表示的定量論域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，每個(gè)x為概念C的一次具體實(shí)現(xiàn)，x對(duì)C的確定度μ(x)∈[0,1]是具有穩(wěn)定趨勢(shì)的隨機(jī)數(shù)μ：U→[0,1]，?x∈Ux→μ(x)，那么x在U上的分布稱為云，每個(gè)x稱作一個(gè)云滴。

(2) 云的數(shù)字特征。云的數(shù)字特征能反映概念的整體性和定性知識(shí)的定量特征，對(duì)定性概念的理解具有重要意義。云一般以云期望Ex、熵En和超熵He3個(gè)數(shù)字特征來(lái)整體表征一個(gè)概念。期望Ex表示云滴在論域空間分布的中心值，是概念在論域空間的期望，是定性概念最具代表性的典型樣本。熵En度量定性概念的不確定性，由概念的隨機(jī)性和模糊性來(lái)決定。熵不僅能反映云滴的平均離散程度，是對(duì)定性概念隨機(jī)性的度量，還能表達(dá)可被定性概念接受的云滴的取值范圍，是對(duì)模糊性的度量。超熵He為熵的熵，度量熵值的不確定性，由熵的隨機(jī)性和模糊性來(lái)決定，反映代表該值全部點(diǎn)的不確定度的集中程度，也間接表達(dá)云滴的厚度。

(3) 云發(fā)生器。云發(fā)生器主要分為正向云發(fā)生器與逆向云發(fā)生器。正向云發(fā)生器通過(guò)云的數(shù)字特征(Ex,En,He)生成云滴，完成定性到定量的映射，它是最基礎(chǔ)的云計(jì)算，是能將定性信息轉(zhuǎn)換到定量的范圍及分布規(guī)律的算法，是表達(dá)定性信息最常用且最重要的工具，是前向的過(guò)程，在表達(dá)定性信息的基本語(yǔ)言值時(shí)尤為有用。逆向云發(fā)生器是實(shí)現(xiàn)從定量范圍轉(zhuǎn)換到定性概念的算法，能把一系列精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以數(shù)字特征(Ex,En,He)表示的定性概念。逆向云發(fā)生器以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)原理，有使用確定度信息和不使用確定度信息兩種基本算法。

2.2 熵權(quán)法

基于熵權(quán)理論對(duì)各影響因子的權(quán)重進(jìn)行修正。

(1) 設(shè)對(duì)a個(gè)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行評(píng)價(jià)，每個(gè)評(píng)價(jià)因子有b個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化矩陣如下：

R=(rij)a×b

(4)

(2) 定義各指標(biāo)熵為：

(5)

(6)

式中：b為評(píng)價(jià)等級(jí)數(shù)量；fij為隸屬度，0≤fij≤1。

(3) 用向量wi=(wi1,wi2,…,wia)T作為各指標(biāo)的權(quán)重向量，經(jīng)熵權(quán)修正后權(quán)重為：

(7)

式中：0≤wij≤1。

3 基于熵權(quán)云模型的高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3.1 評(píng)價(jià)假設(shè)

評(píng)價(jià)中，用一個(gè)云滴映射一次評(píng)價(jià)。按照高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，風(fēng)險(xiǎn)共分為5個(gè)等級(jí)，依次為極低風(fēng)險(xiǎn)(Ⅰ級(jí))、低風(fēng)險(xiǎn)(Ⅱ級(jí))、中等風(fēng)險(xiǎn)(Ⅲ級(jí))、高風(fēng)險(xiǎn)(Ⅳ級(jí))、極高風(fēng)險(xiǎn)(Ⅴ級(jí))，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬于某一等級(jí)的確定度都能用一個(gè)綜合云表示。

應(yīng)用云模型進(jìn)行高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí)，作以下假設(shè)：1) 將每一定量的評(píng)價(jià)等級(jí)都視為一個(gè)自然語(yǔ)言的概念，對(duì)應(yīng)映射為一朵云；2) 觀測(cè)數(shù)據(jù)隸屬于5個(gè)等級(jí)中某一等級(jí)的確定度符合正態(tài)分布。

3.2 評(píng)價(jià)步驟

(1) 明確8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，將其分為5個(gè)級(jí)別并分別確定各自合理的分級(jí)指標(biāo)。

(2) 針對(duì)某一評(píng)價(jià)指標(biāo)Xi，根據(jù)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定各等級(jí)分別對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)范圍(a,b)，并確定各指標(biāo)權(quán)重。

(3) 確定云模型的(Ex,En,He)，由云發(fā)生器形成該評(píng)價(jià)指標(biāo)分別隸屬于5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的綜合云模型。

(4) 重復(fù)步驟2、步驟3，直至每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)都生成其隸屬于各自評(píng)價(jià)等級(jí)的云，共8×5朵云。

(5) 根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算各指標(biāo)隸屬于對(duì)應(yīng)等級(jí)的確定度，并乘以相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重(指標(biāo)權(quán)重由熵權(quán)法求出)。

(6) 對(duì)每一個(gè)確定度矩陣各列值求和，即各評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬于某評(píng)價(jià)等級(jí)的確定度之和，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果即為確定度最大值所屬的等級(jí)。

3.3 云模型參數(shù)選取

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)如下方法確定云模型的3個(gè)數(shù)字特征：

(1) 對(duì)于某變量VQa，如具有上邊界Cmin、下邊界Cmax，則3個(gè)數(shù)字特征按式(8)～(10)計(jì)算。

Ex=(Cmin+Cmax)/2

(8)

En=(Cmax-Cmin)/6

(9)

He=k

(10)

式中：Cmin、Cmax分別表示變量VQa的最小和最大邊界值；k是常數(shù)，可通過(guò)自身的模糊度大小來(lái)確定。

(2) 對(duì)于只有單邊界的變量，如VQa[Cmin,+∞]或VQa[-∞,Cmax]，可先依據(jù)數(shù)據(jù)的上下限確定其缺省邊界期望值或參數(shù)，然后按式(8)～(10)計(jì)算云參數(shù)。計(jì)算所得云模型參數(shù)見(jiàn)表6。

表6 云模型參數(shù)

3.4 各項(xiàng)指標(biāo)等級(jí)劃分

各項(xiàng)指標(biāo)的分級(jí)區(qū)間見(jiàn)表7。

表7 各項(xiàng)指標(biāo)等級(jí)劃分

3.5 分級(jí)指標(biāo)模型

計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)在不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云值，結(jié)果見(jiàn)表8。圖1為高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的分級(jí)指標(biāo)模型圖。

表8 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云值

4 實(shí)例分析

以湖南省某運(yùn)營(yíng)高速公路為例，運(yùn)用上述方法評(píng)估其交通安全風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)實(shí)地調(diào)查獲得指標(biāo)數(shù)據(jù)，按特征值計(jì)算公式計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的云模型特征值(Ex,En,He)，結(jié)果見(jiàn)表9。

圖1 分級(jí)指標(biāo)模型圖

表9 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的云模型參數(shù)

計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)在各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下的隸屬度，結(jié)果見(jiàn)表10。

表10 各指標(biāo)相對(duì)各等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的隸屬度

為反映各指標(biāo)對(duì)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，基于熵權(quán)法確定權(quán)重系數(shù)，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表11。

表11 評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

從單一的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重來(lái)看，長(zhǎng)大縱坡的權(quán)重最大，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響最為突出。采用加權(quán)平均型模糊合成算子將確定度矩陣與權(quán)重系數(shù)矩陣相結(jié)合，得到綜合評(píng)判向量，再按最大隸屬度原則評(píng)價(jià)高速公

路道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表12。

從表12可以看出：該高速公路總體安全風(fēng)險(xiǎn)水平為Ⅱ級(jí)(好)，其中道路條件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅲ級(jí)(一般)，氣象條件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅱ級(jí)(好)，交通條件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅱ級(jí)(好)。結(jié)合權(quán)重值可知，對(duì)該高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)影響最大的為道路條件。后續(xù)安全改善中可結(jié)合表10中各指標(biāo)的隸屬度及表11中各指標(biāo)的權(quán)重值，采取針對(duì)性的防治措施，如設(shè)置交通安全設(shè)施、改善道路結(jié)構(gòu)物、嚴(yán)格治理超載等，提高其安全水平。

表12 交通安全風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

5 結(jié)論

為辨識(shí)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)源，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將高速公路安全影響因素劃分為道路條件、氣象條件和交通條件3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)及高邊坡、橋隧、長(zhǎng)大縱坡、出入口、降雨量、能見(jiàn)度、交通量(飽和度)、交通組成(大車比例)8 個(gè)二級(jí)指標(biāo)，把高速公路交通安全狀態(tài)劃分為極低風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)和極高風(fēng)險(xiǎn)5個(gè)等級(jí)。在此基礎(chǔ)上將熵權(quán)法和云模型相結(jié)合，先利用熵權(quán)法修正指標(biāo)權(quán)重，然后應(yīng)用云模型評(píng)價(jià)高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)，得到高速公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。采用該方法進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，有助于提高高速公路交通安全改善措施的針對(duì)性及改善方案的有效性。但也存在一些不足，如指標(biāo)選取不夠詳細(xì)；雖然云模型考慮了風(fēng)險(xiǎn)的不確定性及隨機(jī)性，盡可能地減小了主觀因素帶來(lái)的影響，但整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過(guò)程中主觀因素仍然存在。因此，還有待進(jìn)行更深入的研究。