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    基于貝葉斯理論的交叉口安全評(píng)價(jià)研究

    2024-03-04 13:34:28王慧玲姜明陽(yáng)
    交通工程 2024年2期
    關(guān)鍵詞:黑點(diǎn)危險(xiǎn)度交叉口

    王慧玲, 姜明陽(yáng)

    (遼寧工程技術(shù)大學(xué)建筑與交通學(xué)院, 遼寧 阜新 123000)

    0 引言

    隨著城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)交通行業(yè)的不斷繁榮,城市交通運(yùn)輸車(chē)輛日益增多,使城市道路面臨“供不應(yīng)求”,尤其是交通擁擠與車(chē)輛事故問(wèn)題. 交叉口作為道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),機(jī)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(gè)城市的道路安全水平評(píng)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(chē)、路、環(huán)境因素等影響. 統(tǒng)計(jì)資料表明,各國(guó)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(lái),交叉口安全問(wèn)題是道路安全水平評(píng)估的瓶頸. 所以對(duì)交叉口進(jìn)行安全評(píng)估,提高交叉口的安全性是當(dāng)下交通研究的重點(diǎn)問(wèn)題.

    迄今為止,國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者已經(jīng)對(duì)事故特征及其黑點(diǎn)影響因素的不同方面進(jìn)行了多項(xiàng)研究,在人為因素方面,Wangdi C等[2]估計(jì)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?cè)诘缆飞系男袨橐约皩?duì)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(dòng)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(duì)事故的影響;Ihueze C C等[6]研究表明,人類(lèi)、車(chē)輛和環(huán)境因素的結(jié)合導(dǎo)致了道路交通事故;陳寬民等[7]通過(guò)交通事故的發(fā)生特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行致因分析,并以西安市為研究對(duì)象進(jìn)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(duì)道路安全的影響度.

    通過(guò)梳理發(fā)現(xiàn),學(xué)者們對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在道路交通安全方面的運(yùn)用領(lǐng)域也頗有研究:馬銘煒[9]基于研究高速公路事故嚴(yán)重程度,搭建基于貝葉斯網(wǎng)的事故嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)推理模型;Chen H等[10]將改進(jìn)的灰色相關(guān)分析方法確定的關(guān)鍵因素作為節(jié)點(diǎn)變量,建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò),利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)碰撞嚴(yán)重性模型深入分析導(dǎo)致單車(chē)和多車(chē)交通事故的事故因素之間的復(fù)雜耦合關(guān)系;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因其強(qiáng)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(xiǎn)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(xué)者們?cè)诮徊婵谖kU(xiǎn)度研究領(lǐng)域有所建樹(shù). 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(biāo),根據(jù)所得指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建無(wú)信號(hào)交叉口的安全評(píng)價(jià)模型;張冬梅等[11]借助基于交通沖突的羅巴諾夫安全評(píng)價(jià)模型,對(duì)高峰小時(shí)交通量在特定范圍內(nèi)的四相位信號(hào)控制交叉口進(jìn)行安全評(píng)價(jià);程國(guó)柱等[12]針對(duì)信號(hào)交叉口建立評(píng)價(jià)模型判別交叉口的危險(xiǎn)度;汪瑩[13]從導(dǎo)致交叉口不安全角度出發(fā),找出對(duì)交通安全造成影響的因子,構(gòu)建以危險(xiǎn)度為標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型. 張春平等[14]通過(guò)對(duì)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(jī)動(dòng)車(chē)比例、車(chē)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(duì)交叉口交通安全水平進(jìn)行評(píng)價(jià).

    上述研究發(fā)現(xiàn),在進(jìn)行交叉口的交通事故和安全水平分析時(shí),往往采用單一的定性或定量方法,并未結(jié)合二者進(jìn)行對(duì)比研究. 因此,研究結(jié)果具有片面性,并不能真實(shí)反映交叉口安全水平. 在前人對(duì)交叉口安全評(píng)價(jià)研究基礎(chǔ)上,本文以道路平面交叉口作為研究對(duì)象,通過(guò)運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)矩陣方法識(shí)別并診治事故黑點(diǎn),從人、車(chē)、路及環(huán)境方面對(duì)交叉口“黑點(diǎn)”進(jìn)行安全影響因素分析,針對(duì)交叉口有信控和無(wú)信控兩種狀態(tài)下的危險(xiǎn)度進(jìn)行判定,結(jié)合定性和定量分析方法對(duì)交叉口安全評(píng)價(jià),找到所存問(wèn)題并進(jìn)行針對(duì)性地合理改善,提高交叉口安全水平.

    1 交通事故黑點(diǎn)及道路安全評(píng)價(jià)分析

    1.1 交通事故黑點(diǎn)分析

    “事故黑點(diǎn)”指對(duì)于事故發(fā)生的時(shí)間頻率、車(chē)輛次數(shù)、人員傷亡概率,遠(yuǎn)超于其他路段節(jié)點(diǎn)的路段. 道路交通事故黑點(diǎn)的識(shí)別對(duì)判斷交叉口路段的交通安全危險(xiǎn)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(diǎn),其長(zhǎng)度和形狀相近,在選擇該交叉口事故黑點(diǎn)識(shí)別方法時(shí),為了克服方法的弊端,最大限度發(fā)揮其優(yōu)勢(shì),將圍繞事故數(shù)法,結(jié)合交通事故歷史數(shù)據(jù),對(duì)交叉口路段黑點(diǎn)識(shí)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(duì)城市道路平面交叉口事故黑點(diǎn)識(shí)別后,進(jìn)行事故黑點(diǎn)安全影響因素分析是有必要的. 事故黑點(diǎn)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(rèn)的交通事故成因主要有以下幾方面:人、車(chē)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(guò)相互驗(yàn)證比較,確定交通對(duì)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(shí)也是因果承擔(dān)者,其包括駕駛?cè)?、騎乘者及行人,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(chē)輛因素

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

    1.2.3 道路因素

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

    圖2 車(chē)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(huì)環(huán)境,雖然是客觀(guān)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(yīng)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(diǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)平面交叉口安全性評(píng)價(jià)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(shí)際交通特征,比較得出運(yùn)用沖突點(diǎn)法進(jìn)行平面交叉口安全評(píng)價(jià)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(diǎn)治理排序模型

    以道路交叉口作為研究對(duì)象,采用沖突點(diǎn)法來(lái)識(shí)別交叉口中的事故黑點(diǎn)較為可行,其作用機(jī)理為:事故數(shù)法進(jìn)行初步篩選,事故率法確認(rèn)交叉口危險(xiǎn)點(diǎn),但這一識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)具有一定的主觀(guān)性,且不能較全面地考慮各交叉口影響事故的諸多因素關(guān)系以及確定關(guān)鍵因素來(lái)準(zhǔn)確判斷事故黑點(diǎn)交叉口. 然而,在應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)矩陣法的基礎(chǔ)上,結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò),對(duì)人、車(chē)、路、環(huán)境等不同方面的具體因素進(jìn)行比較,可綜合評(píng)判,更好識(shí)別事故黑點(diǎn),并有針對(duì)性地進(jìn)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(yīng)進(jìn)行及時(shí)有效的治理,但綜合考慮治理資金及指標(biāo)不能過(guò)于單一,可在3個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)先排序:等效事故的數(shù)量、事故黑點(diǎn)的線(xiàn)性安全性以及社會(huì)造成的經(jīng)濟(jì)損失,以便優(yōu)先處理事故黑點(diǎn). 人、車(chē)、路是導(dǎo)致事故發(fā)生的主要原因,但從諸多交通事故統(tǒng)計(jì)分析中可看出,交叉口道路線(xiàn)形尺寸設(shè)計(jì)、設(shè)施布局是否合理是影響安全的根本問(wèn)題. 換言之,城市道路交叉口的安全度可充當(dāng)事故黑點(diǎn)等級(jí)判斷的一大參數(shù). 道路交通事故不可避免地造成社會(huì)損失,而損失恰可作為一項(xiàng)衡量指標(biāo),更好地反映社會(huì)影響. 用于評(píng)估交通事故造成的經(jīng)濟(jì)損失的指標(biāo)可量化,在確定事故的“黑點(diǎn)”和確定優(yōu)先治理次序方面具有好的效果.

    2.2 構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)矩陣模型

    表1 層次分析法和風(fēng)險(xiǎn)矩陣法差異對(duì)比

    1)指標(biāo)權(quán)重的確定

    決策者們將當(dāng)量事故數(shù)、設(shè)施布局安全度、社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失3指標(biāo)與事故黑點(diǎn)的危險(xiǎn)度相關(guān)性聯(lián)系起來(lái)獲得1組權(quán)重值W1、W2、W3. 評(píng)價(jià)判斷分值如表3所示,可結(jié)合方根法來(lái)計(jì)算各變量的權(quán)重值. 具體結(jié)果見(jiàn)表2:判斷基準(zhǔn),以Hs值、Si分別作為評(píng)價(jià)基準(zhǔn)與評(píng)價(jià)因素如表3所示.

    表2 各指標(biāo)權(quán)重值

    表3 評(píng)價(jià)判斷分值表

    2)確定優(yōu)先順序

    在對(duì)不同的變量與組合矩陣和優(yōu)先賦權(quán)等級(jí),進(jìn)行了選擇、對(duì)比、確定之后,可根據(jù)以式(1)來(lái)對(duì)排序指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算:

    表4 指標(biāo)排序規(guī)則

    (1)

    3 案例檢驗(yàn)

    3.1 交叉口交通特征

    在進(jìn)行實(shí)際調(diào)查時(shí),對(duì)平面交叉口的車(chē)流量、車(chē)輛類(lèi)型、交通延時(shí)、交通信號(hào)指示燈間時(shí)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(guò)對(duì)05:00—06:00時(shí)段內(nèi)實(shí)地調(diào)查獲得,且根據(jù)換算系數(shù):小客車(chē)=1,中客車(chē)=1.5,大客車(chē)=2;小貨車(chē)=1.5,中貨車(chē)=2,大貨車(chē)=3進(jìn)行車(chē)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(hào)控制,信號(hào)分為南北直右、南北左轉(zhuǎn)、東西直行、東西左轉(zhuǎn)4個(gè)相位,信號(hào)燈周期為140 s,信號(hào)配時(shí)如圖5所示.

    圖5 信號(hào)配時(shí)示意圖

    3.2 判定交叉口危險(xiǎn)度

    城市道路交叉口的交通流程、路段設(shè)計(jì)特點(diǎn)、車(chē)流出入相交角共同影響著交叉口的安全. 通過(guò)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(jì)算式(2):

    (2)

    式中,gi為特征點(diǎn)i上每過(guò)1 000萬(wàn)輛汽車(chē)時(shí)可能發(fā)生的交通事故次數(shù);ki為特征點(diǎn)i上的相對(duì)事故率,參照ki取值表;Mi為特征點(diǎn)i上通過(guò)的次要道路上的日車(chē)流量;Ni為特征點(diǎn)i上通過(guò)的主要道路上的日車(chē)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(shí)間天數(shù).通常對(duì)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(xiǎn)度Kα按下式計(jì)算:

    (3)

    式中,M、N各指次要、主要交通路段的日均車(chē)流量.根據(jù)Kα值,將平面路口的交通安全度級(jí)別,進(jìn)行劃分,共計(jì)4個(gè)級(jí)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(guān)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(wàn)輛,浦珠北路的工作日日交通流量約為5.6萬(wàn)輛.主次道路相交,道路轉(zhuǎn)彎半徑大于15 m.

    圖6 無(wú)信號(hào)和信號(hào)交叉口沖突概況

    由式(2)計(jì)算出32個(gè)特征點(diǎn)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(shè)置信號(hào)控制,則可得該交叉口的危險(xiǎn)度Kα≈10.8,8.1

    在交管部門(mén)對(duì)交叉口進(jìn)行改善而設(shè)置了信號(hào)燈后,此交叉口轉(zhuǎn)為信控交叉口,其特征點(diǎn)個(gè)數(shù)有所減少,沖突點(diǎn)2個(gè),主要集中在左轉(zhuǎn)和直行方向,合流點(diǎn)4個(gè),分流點(diǎn)4個(gè),布局如圖6(b)所示.通過(guò)式(2)計(jì)算出現(xiàn)階段10個(gè)特征點(diǎn)的gi值,并代入式(3)中,可得此信控交叉口的危險(xiǎn)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(wèn)題通過(guò)信控設(shè)置得到合理改善.

    3.3 貝葉斯理論應(yīng)用

    貝葉斯理論是1個(gè)概率性理論,1種運(yùn)用廣泛的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,即在某些條件概率值已知的情況下計(jì)算其余變量的概率值. 其原理為利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)先驗(yàn)分布,并結(jié)合先驗(yàn)分布和樣本信息來(lái)估計(jì)后驗(yàn)分布,進(jìn)而得到交叉口交通安全四大影響因素指標(biāo)可能導(dǎo)致事故發(fā)生的相對(duì)權(quán)重,以及各大項(xiàng)因素指標(biāo)之下的具體指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重如圖7所示.

    圖7 安全影響因素指標(biāo)權(quán)重

    根據(jù)以上數(shù)據(jù)可得出各指標(biāo)因素導(dǎo)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(dāng)車(chē)輛、道路、環(huán)境、管理均處于良好狀態(tài)時(shí),行人因素導(dǎo)致事故發(fā)生的概率為0.234,機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)艘蛩貙?dǎo)致事故發(fā)生概率為0.194. 機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)瞬僮鞑患押蛙?chē)輛技術(shù)性能不良共同作用導(dǎo)致事故發(fā)生的概率約為0.144(0.305×0.194+0.230×0.369≈0.144),車(chē)輛安全設(shè)施問(wèn)題和道路路面條件共同作用導(dǎo)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(lèi)推可得出導(dǎo)致交通事故的相關(guān)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(duì)性的進(jìn)行有效治理與改善.

    4 結(jié)束語(yǔ)

    以南京市的道路交叉口為研究對(duì)象,研究交通事故的規(guī)律及其安全機(jī)制等,對(duì)信號(hào)交叉口的安全性進(jìn)行評(píng)價(jià),對(duì)事故多發(fā)交叉口進(jìn)行識(shí)別和排序,并評(píng)價(jià)分析. 具體研究成果如下:

    1)從人、車(chē)、路、環(huán)境4個(gè)方面綜合分析,并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)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(guò)對(duì)比可得各因素對(duì)交通安全影響程度為:人>道路>車(chē)>環(huán)境.

    3)以柳州北路—浦珠北路交叉口為研究對(duì)象,從其交叉口信號(hào)管控著手,分別就設(shè)置信控和未設(shè)信控對(duì)交叉口危險(xiǎn)度進(jìn)行判定,通過(guò)計(jì)算得出,未設(shè)信控設(shè)施的交叉口危險(xiǎn)程度Kα≈10.8,設(shè)置信控設(shè)施的交叉口危險(xiǎn)度≈2.6,未設(shè)信控設(shè)施的交叉口處于危險(xiǎn)狀態(tài).

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