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    公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段判別與線形設(shè)計(jì)

    2022-03-17 08:03:14程國柱
    關(guān)鍵詞:線形坡度貨車

    程國柱,剛 杰,程 瑞,徐 亮

    (1.東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院, 哈爾濱 150040;2.桂林電子科技大學(xué) 建筑與交通工程學(xué)院, 廣西 桂林 541004;3.長春工程學(xué)院 土木工程學(xué)院, 長春 130012)

    為了滿足日益增長的貨運(yùn)需求,港珠澳大橋、蓮塘口岸等地相繼啟用了公路貨運(yùn)通道,用于跨境貨物分流。伴隨著公路貨運(yùn)的發(fā)展,貨車參與的交通事故數(shù)量逐年增加。根據(jù)《2018年度道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)》[1]顯示,中國貨運(yùn)車輛參與的道路交通事故約4萬起,導(dǎo)致約2萬人死亡,分別占全年總事故數(shù)和死亡人數(shù)的21%和22%,直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)5億元。由于貨車總重大、車身長、加減速性能差等相關(guān)因素,貨運(yùn)通道事故中重、特大事故比例高,其中貨車沖出路外事故(路側(cè)事故)占比較大且致死率較高,嚴(yán)重影響了人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全。

    貨車事故的發(fā)生暴露出貨運(yùn)行業(yè)存在的不足和問題。為了提高公路運(yùn)輸安全水平,各國學(xué)者相繼開展了公路線形設(shè)計(jì)研究。例如,文獻(xiàn)[2]提出一種新的緩和曲線類型—回旋對稱投影緩和曲線(SPTC),通過分析SPTC曲率變化與其在x軸上投影長度之間的線性關(guān)系,研究得出:SPTC可以代替立方拋物線,當(dāng)需要較長的緩和曲線時(shí),SPTC可以有效連接兩個(gè)同向曲線。通過將西班牙高速公路劃分為具有相同特征的路段,文獻(xiàn)[3]分析了不同線形指標(biāo)與交通事故率的關(guān)系,由此確定了評價(jià)道路設(shè)計(jì)一致性的最佳指標(biāo),以及相應(yīng)評價(jià)指標(biāo)閾值。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于操作系統(tǒng)的公路平面線形優(yōu)化模型,以達(dá)到最佳的線形設(shè)計(jì)一致性,并通過應(yīng)用實(shí)例和靈敏度分析,證明了該模型在評估改進(jìn)策略方面的能力。文獻(xiàn)[5]利用州際路段的事故數(shù)據(jù)建立道路設(shè)計(jì)特征與行車安全性之間的關(guān)系,并使用非相關(guān)負(fù)二項(xiàng)式(SUNB)技術(shù)探索分析了不同碰撞嚴(yán)重程度之間未觀察到的共享效應(yīng)。文獻(xiàn)[6]通過分析道路線形、交通狀況和交通事故之間的相關(guān)性,并比較了四車道和兩車道曲線段交通事故率。結(jié)果顯示:雙車道道路的事故率較高,且曲率半徑越小,事故率越高。文獻(xiàn)[7]通過總結(jié)前人關(guān)于圓曲線半徑與相鄰曲線距離對事故風(fēng)險(xiǎn)的相互作用研究,分析得出:曲線之間的平均距離越短,相鄰曲線越尖銳,給定曲線半徑的事故風(fēng)險(xiǎn)增加越小。

    與西方發(fā)達(dá)國家相比,中國公路貨運(yùn)普遍存在安全隱患高、效率低等問題。為了改善貨運(yùn)環(huán)境,文獻(xiàn)[8]采用DHS-130XL紅外觀測儀測量車輛制動轂溫度,建立了貨車制動轂溫度預(yù)測模型,確定了長大下坡路段合理平均縱坡指標(biāo)值及對應(yīng)坡長值,提出了長大下坡安全設(shè)計(jì)與評價(jià)程序。文獻(xiàn)[9]統(tǒng)計(jì)了山區(qū)公路的交通事故數(shù)據(jù)與平面線形數(shù)據(jù),采用角度變化率作為平面線形的表征參數(shù),利用最小二乘法擬合了事故率與角度變化率之間的曲線關(guān)系。文獻(xiàn)[10]運(yùn)用Stata9.0統(tǒng)計(jì)軟件對2003—2005年甘肅省某山區(qū)雙車道公路發(fā)生的尾隨相撞事故與8個(gè)道路設(shè)計(jì)要素進(jìn)行了廣義負(fù)二項(xiàng)回歸分析,研究表明:山區(qū)雙車道公路上的尾隨相撞事故與累計(jì)坡長呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,累計(jì)坡長越長,尾隨相撞的事故數(shù)越多。文獻(xiàn)[11-12]從公路三維線形本質(zhì)出發(fā),利用SPSS分別建立了高速公路和雙車道公路相鄰路段平均曲率差、撓率差與事故率之間的關(guān)系模型;隨后以三維空間線形的曲率和撓率作為公路線形幾何特征描述參數(shù),以車道偏移量作為側(cè)向行車安全的表征指標(biāo),剖析了線形在空間層面發(fā)生的幾何突變對車道偏離的影響。

    縱觀當(dāng)前道路交通安全研究領(lǐng)域,鮮有涉及到專門針對公路貨運(yùn)通道的線形設(shè)計(jì)理論與方法。與常規(guī)混合車道相比,在不同交通特性和行車環(huán)境的影響下,貨運(yùn)通道事故致因機(jī)理往往存在差異性,這同時(shí)給貨運(yùn)通道線形設(shè)計(jì)提出了新的要求。鑒于此,本文利用PC-Crash仿真軟件獲取公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故數(shù)據(jù),通過二元Logistic回歸分析構(gòu)建基于顯著性風(fēng)險(xiǎn)因素的貨運(yùn)通道路側(cè)事故概率預(yù)測模型,基于模型預(yù)測結(jié)果,借助傳統(tǒng)交通事故多發(fā)點(diǎn)判別方法——“累計(jì)頻率曲線法”的思想,提出貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段判別方法;針對路側(cè)事故多發(fā)路段,采用分類樹CART算法開展貨運(yùn)通道線形優(yōu)化設(shè)計(jì)研究,并提出相應(yīng)改善措施。研究成果有助于豐富公路貨運(yùn)通道安全設(shè)計(jì)、交通管理等理論,為交管部門完善貨運(yùn)通道交通基礎(chǔ)建設(shè)提供決策依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)收集

    通過大量的路側(cè)事故致因調(diào)查,并考慮到PC-Crash事故仿真軟件的功能性,本文選取公路線形指標(biāo)(圓曲線半徑、縱坡坡度、超高橫坡度、硬路肩寬度、圓曲線加寬)、路面條件(路面附著系數(shù))、交通特性(車速、車型)8個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素作為自變量,車輛最終狀態(tài)(正常行駛、駛離行車道)作為因變量,利用仿真軟件收集研究數(shù)據(jù),其中車型包括載重貨車和鉸接列車,車輛正常行駛代表未發(fā)生路側(cè)事故,駛離行車道代表發(fā)生路側(cè)事故。首先調(diào)取Avia-A30 L-A30作為載重貨車的代表車型,MAN-19.372和Avia-A30 L-A30分別作為拖車和掛車的代表車型,由此組成鉸接列車;隨后建立了行車道寬度為3.75 m,邊坡坡度為1∶3.5,邊坡高度為4 m的雙向四車道公路貨運(yùn)通道模型,如圖1所示。

    根據(jù)《公路路線設(shè)計(jì)規(guī)范》[13]相關(guān)規(guī)定,各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的取值:車速分別取40、60、80、100 km/h;圓曲線半徑分別取200、400、600、800、1 000 m;縱坡坡度分別取0、2%、4%、6%;超高橫坡度分別取0、2%、4%、6%;硬路肩寬度分別取0.75、1.5、2.25、3 m;路面附著系數(shù)分別取0.2、0.4、0.6、0.8。針對圓曲線加寬,根據(jù)規(guī)范[13]規(guī)定,當(dāng)圓曲線半徑為200 m時(shí),進(jìn)行加寬值設(shè)置,其中,載重貨車對應(yīng)加寬值為0.6 m,鉸接列車對應(yīng)加寬值為0.8 m。此外,考慮到車輛行駛至彎道路段時(shí)駕駛?cè)说霓D(zhuǎn)向操作,故在每次試驗(yàn)前通過對車輛轉(zhuǎn)彎半徑的設(shè)置來實(shí)現(xiàn)車輛轉(zhuǎn)向輪的偏轉(zhuǎn),以匹配不同圓曲線半徑。

    圖1 試驗(yàn)場景

    根據(jù)每種風(fēng)險(xiǎn)因素的取值,首先建立了5×4×4×4×4=1 280種道路線形組合。通過對載重貨車和鉸接列車施加4種速度,并進(jìn)行對應(yīng)車型的圓曲線加寬設(shè)置,共開展1 280×4×2=10 240組仿真試驗(yàn),其中未發(fā)生路側(cè)事故8 938組,占87.3%;發(fā)生路側(cè)事故1 302組,占12.7%。

    2 公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故概率預(yù)測

    2.1 Logistic回歸分析

    Logistic回歸屬于廣義線性回歸模型(generalized linear model),常用于數(shù)據(jù)挖掘,疾病診斷,事件預(yù)測等領(lǐng)域。考慮到本文研究數(shù)據(jù)中因變量(路側(cè)事故發(fā)生和路側(cè)事故不發(fā)生)為二分類,故選取二元Logistic回歸模型進(jìn)行路側(cè)事故概率預(yù)測。假設(shè)n個(gè)自變量與因變量相關(guān),記X=(x1,x2,…,xn),模型方程式[14]為

    (1)

    式中:P為事件發(fā)生概率,α0為常數(shù)項(xiàng),αi為偏回歸系數(shù)。

    將研究數(shù)據(jù)納入二元Logistic回歸模型中,初步分析結(jié)果見表1。從表1可以看出,圓曲線加寬對應(yīng)的p值大于0.05(顯著性水平),無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即該變量對公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故發(fā)生影響不顯著,在模型中應(yīng)予以剔除。

    表1 初步分析結(jié)果

    重新對研究數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,分析結(jié)果見表2。表2中各個(gè)變量的p值均小于0.05,說明這些變量是影響公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故發(fā)生的顯著性風(fēng)險(xiǎn)因素。

    表2 最終分析結(jié)果

    根據(jù)表2中各個(gè)變量的偏回歸系數(shù)估計(jì)值,構(gòu)建了貨運(yùn)通道路側(cè)事故發(fā)生概率預(yù)測模型為

    (2)

    式中:v為車速,km/h;R為圓曲線半徑,m;μ為路面附著系數(shù);w為硬路肩寬度,m;i1為縱坡坡度(下坡為正);i2為超高橫坡度(上坡為正);η為車型,載重貨車取1,鉸接列車取0。

    2.2 模型檢驗(yàn)

    本文利用ROC(receiver operating characteristic)曲線進(jìn)行模型檢驗(yàn),該曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式,以敏感性為縱坐標(biāo)、特異性為橫坐標(biāo)繪制的。通常依據(jù)ROC曲線下的區(qū)域面積AUC(area under ROC curve)來衡量模型擬合的好壞。一般AUC的值介于0.5~1.0之間,在置信度為95%的情況下,AUC值越大,說明模型的準(zhǔn)確性越高。根據(jù)概率模型預(yù)測結(jié)果,利用SPSS軟件繪制了ROC曲線如圖2所示。從圖2可以看出,ROC曲線非常靠近左上角,且曲線下方的面積值A(chǔ)UC為0.975,大于0.9,說明該路側(cè)事故概率預(yù)測模型的擬合效果較好。

    利用《公路項(xiàng)目安全性評價(jià)規(guī)范》[15]中公路運(yùn)行速度計(jì)算模型,可以測算出公路貨運(yùn)通道每個(gè)路段單元的運(yùn)行速度,運(yùn)用上述預(yù)測模型,綜合考慮圓曲線半徑、縱坡坡度、超高橫坡度、硬路肩寬度、路面附著系數(shù)等影響因素,能夠確定每個(gè)路段單元可能造成的貨車路側(cè)事故概率。

    圖2 ROC曲線

    3 公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段判別

    根據(jù)公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故概率預(yù)測結(jié)果,圖3給出了10 240組仿真試驗(yàn)條件下的路側(cè)事故概率分布特征。由圖3可得,約9 181組仿真試驗(yàn)為路側(cè)事故低概率(<50%)事件,剩余1 059組為路側(cè)事故高概率(>50%)事件,分別占總試驗(yàn)組數(shù)的89.7%和10.3%。由此可以看出,當(dāng)路側(cè)事故發(fā)生屬于低概率事件時(shí),該事件往往所占比例較大,當(dāng)路側(cè)事故發(fā)生屬于高概率事件時(shí),該事件往往所占比例較小。

    依據(jù)上述分析,為了識別公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段,本文借助傳統(tǒng)交通事故多發(fā)路段判別方法——“累計(jì)頻率曲線法”的思想,認(rèn)為:發(fā)生路側(cè)事故為低概率或不發(fā)生路側(cè)事故的路段占大部分,發(fā)生路側(cè)事故為高概率的路段占少部分,并且路側(cè)事故發(fā)生概率越高的路段占得比例越小。結(jié)合本文試驗(yàn)數(shù)據(jù),將10 240個(gè)預(yù)測的事故概率值由小到大進(jìn)行排序,通過統(tǒng)計(jì)每個(gè)概率值對應(yīng)的試驗(yàn)組數(shù),進(jìn)而求算各個(gè)概率值出現(xiàn)的頻率和累計(jì)頻率,由此可分離出累計(jì)頻率很小,但事故風(fēng)險(xiǎn)很高的概率閾值。因此,本文以路側(cè)事故概率作為橫坐標(biāo),相應(yīng)概率的累計(jì)頻率為縱坐標(biāo),繪制了累計(jì)頻率隨路側(cè)事故概率的變化曲線,如圖4所示。由圖4可得,隨著路側(cè)事故概率增大,累計(jì)頻率的增長趨勢越來越緩。根據(jù)曲線變化特點(diǎn),利用SPSS軟件擬合的曲線方程為

    y=1.158 09x3-3.2x2+3.059x+0.029 4

    (3)

    式中:y為累計(jì)頻率,x為路側(cè)事故概率。

    圖3 路側(cè)事故概率分布

    曲線方程決定系數(shù)R2=0.983。依據(jù)“累計(jì)頻率曲線法”鑒別規(guī)則[16],通過對方程求導(dǎo),得到曲線拐點(diǎn)處的概率值為74.2%。此外,在累計(jì)頻率0.95的水平下,求得事故潛在多發(fā)點(diǎn)的鑒別標(biāo)準(zhǔn)為57.4%。即當(dāng)貨運(yùn)通道路側(cè)事故概率∈[74.2%, 100%]時(shí),判定路段為路側(cè)事故多發(fā)點(diǎn);當(dāng)貨運(yùn)通道路側(cè)事故概率∈[57.4%, 74.2%)時(shí),判定路段為路側(cè)事故潛在多發(fā)點(diǎn)。由此提出了公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段判別方法。

    圖4 累計(jì)頻率曲線

    本文選取S327線K1357+680至K2721+130段用于驗(yàn)證上述判別方法的有效性。S327線屬于一級公路,設(shè)計(jì)速度為80 km/h,主要承擔(dān)沿線地區(qū)貨物周轉(zhuǎn)和運(yùn)輸,屬于典型公路貨運(yùn)通道。通過收集公路設(shè)計(jì)文件和運(yùn)行速度觀測資料,首先進(jìn)行路段單元?jiǎng)澐郑S后利用路側(cè)事故概率預(yù)測模型計(jì)算各路段單元事故概率值,最后依據(jù)上述判別方法判定K2063+178處為路側(cè)事故多發(fā)路段。該路段載重貨車85%運(yùn)行速度為72 km/h,鉸接列車85%運(yùn)行速度為70 km/h,圓曲線半徑為700 m,路面為干燥瀝青材質(zhì),路面附著系數(shù)取0.7,硬路肩寬度為1.5 m,縱坡坡度為2%,橫坡坡度為2%,由此求得載重貨車和鉸接列車行駛至上述路段發(fā)生路側(cè)事故的概率分別為68%和79%,位于事故潛在多發(fā)點(diǎn)和事故多發(fā)點(diǎn)概率閾值范圍內(nèi)。根據(jù)交警部門統(tǒng)計(jì)資料顯示,上述路段在2017—2019年共發(fā)生80余起貨車路側(cè)事故,已經(jīng)被列為路側(cè)事故高發(fā)區(qū)域。綜上分析可得,通過本文提出的公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段判別方法得到的結(jié)論與事實(shí)相符,由此驗(yàn)證了該方法的可靠性。

    4 公路貨運(yùn)通道線形設(shè)計(jì)

    4.1 分類樹CART算法

    針對公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段,本文采用分類樹CART算法開展貨運(yùn)通道線形優(yōu)化設(shè)計(jì)研究。CART算法屬于決策樹模型中典型算法之一,與ID3、C4.5等其他算法相比,該算法能夠同時(shí)處理離散和連續(xù)數(shù)據(jù),因此屬于一種高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類方法[17]。CART算法采用“基尼系數(shù)”(Gini index)[18]最小化準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)樹模型的簡化和數(shù)據(jù)最優(yōu)屬性劃分,基尼系數(shù)反映了數(shù)據(jù)集劃分后的純度,系數(shù)越小,說明數(shù)據(jù)集純度越高。對于給定的數(shù)據(jù)集M,其基尼值的表達(dá)式為

    (4)

    式中:i為數(shù)據(jù)集M的類別數(shù),|Ci|為第i類別的樣本量,|M|為數(shù)據(jù)集M的樣本總量。

    假設(shè)給定屬性N,其某個(gè)取值將數(shù)據(jù)集M劃分為M1和M2,此時(shí)屬性N的基尼值的表達(dá)式為

    (5)

    4.2 樹模型結(jié)果分析

    本文將10 240組試驗(yàn)數(shù)據(jù)按照7∶3的比例劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)[19],首先通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)生原始決策樹,為了避免對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過擬合,需要對原始決策樹進(jìn)行剪枝操作。本文采取后剪枝的方式,并采用網(wǎng)格搜索法生成所有可能的剪枝后樹模型,通過交叉驗(yàn)證法計(jì)算測試集上各子樹的基尼系數(shù)[20],從中選取基尼系數(shù)最小的子樹作為最優(yōu)子樹,最終生成最優(yōu)分類樹。樹模型結(jié)果顯示,訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率分別為95.5%和95.8%。由于受到文章篇幅限制,本文篩選了部分最優(yōu)分類樹用于討論分析,如圖5(a)、圖5(b)所示。圖5中節(jié)點(diǎn)0處為未分類的原始數(shù)據(jù),依據(jù)CART算法,數(shù)據(jù)會被劃分為盡可能多的子組,每個(gè)子組對應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)。此外,樹模型同時(shí)給出了各個(gè)顯著性風(fēng)險(xiǎn)因素影響路側(cè)事故發(fā)生的重要度大小,如圖6所示。由圖6可得,車速影響路側(cè)事故最為顯著,往后依次為圓曲線半徑、路面附著系數(shù)、車型、硬路肩寬度、縱坡坡度和超高橫坡度。

    由圖5可得,樹模型為每個(gè)節(jié)點(diǎn)提供了路側(cè)事故發(fā)生比例,即發(fā)生概率,由此可根據(jù)公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段概率閾值研究提出能夠降低路側(cè)事故風(fēng)險(xiǎn)的貨運(yùn)通道線形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。通過對生成的樹模型整理和分析,得到如下主要結(jié)論:

    1)由圖5(a)中節(jié)點(diǎn)3和節(jié)點(diǎn)4可得,當(dāng)R≤400 m時(shí),在v≤60 km/h條件下,路側(cè)事故概率為7.1%;在60 km/h

    (a)模型1 (b)模型2

    圖6 風(fēng)險(xiǎn)因素重要度

    2)由圖5(a)中節(jié)點(diǎn)15和節(jié)點(diǎn)16可得,當(dāng)R≤400 m,60 km/h

    3)隨著樹模型繼續(xù)分類,由圖5(a)中節(jié)點(diǎn)25和節(jié)點(diǎn)26可得,當(dāng)4%≤i1≤6%時(shí),在4%≤i2≤6%條件下,路側(cè)事故概率為5.9%;在i2<4%條件下,路側(cè)事故概率為63.9%,判定為事故潛在多發(fā)。因此,對于R≤400 m,以及60 km/h

    4)由圖5(b)中節(jié)點(diǎn)19和節(jié)點(diǎn)20可得,當(dāng)80 km/h

    5)隨著樹模型繼續(xù)分類,由圖5(b)中節(jié)點(diǎn)27和節(jié)點(diǎn)28可得,當(dāng)w≥2.25 m時(shí),載重貨車發(fā)生路側(cè)事故的概率為5.6%,鉸接列車發(fā)生路側(cè)事故的概率高達(dá)72.1%,判定為事故潛在多發(fā)。說明在相同線形指標(biāo)情況下,鉸接列車比載重貨車更容易發(fā)生路側(cè)事故;此外,與鉸接列車相比,增加硬路肩寬度對減少載重貨車路側(cè)事故風(fēng)險(xiǎn)影響較為顯著。

    5 結(jié) 論

    通過PC-crash軟件開展路側(cè)事故仿真試驗(yàn),利用二元Logistic回歸分析構(gòu)建公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故概率預(yù)測模型,借助“累計(jì)頻率曲線法”思想,分別給出路側(cè)事故潛在多發(fā)點(diǎn)和多發(fā)點(diǎn)概率閾值,由此提出貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段判別方法,并予以案例驗(yàn)證。針對貨運(yùn)通道路側(cè)事故多發(fā)路段,采用CART算法提出貨運(yùn)通道線形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。研究得到如下主要結(jié)論:

    1)顯著性風(fēng)險(xiǎn)因素對公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故重要度由大到小依次為車速、圓曲線半徑、路面附著系數(shù)、車型、硬路肩寬度、縱坡坡度和超高橫坡度。

    2)當(dāng)公路貨運(yùn)通道圓曲線半徑≤400 m時(shí),60 km/h是保證貨運(yùn)通道路側(cè)事故不發(fā)生的相對安全車速;與載重貨車相比,鉸接列車更容易發(fā)生路側(cè)事故,且增加硬路肩寬度對減少載重貨車路側(cè)事故風(fēng)險(xiǎn)影響較為顯著。

    3)為了減少公路貨運(yùn)通道路側(cè)事故風(fēng)險(xiǎn),在《公路路線設(shè)計(jì)規(guī)范》(JTG D20—2017)規(guī)定的基礎(chǔ)上,對貨運(yùn)通道路線設(shè)計(jì)指標(biāo)進(jìn)一步優(yōu)化,提出以下幾點(diǎn)建議:對于圓曲線半徑R≤400 m,運(yùn)行速度60 km/h

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