下载文档原格式
２０１０年第３期 （总第１９３期） 黑龙江交通科技
ＨＥ ＬＬＯＮＧＪＩＡＮＧ ｄｌＡＯＴＯＮＧ ＫＥＪｌ Ｎｏ．３，２０１０
（Ｓｕｍ Ｎｏ．１９３）
高等级公路交通安全设施设计研究 吴丽文 （河北省唐山市交通运输局公路管理站）
摘要：介绍了高等级公路交通安全设施设计的研究。 关键词：公路；交通安全；安全设施；安全管理 中图分类号：Ｕ４１８．９ 文献标识码：Ｃ 文章编号：１００８～３３８３（２０ｌ０）Ｏ３－００６６一ｏ２
１公路的交通问题 １．１交通事故 随着机动车保有量的稳步上升和机动车利用程度的增 加（人均出行距离），公路的交通事故频繁发生，中国每年因 交通事故死亡的人数在ｌＯ万人左右，发达国家每年因交通 事故死亡的人数在１Ｏ万人以上。此外，还有大量非致命交 通事故。交通事故不但导致了对贵重医疗设施需求的增加， 而且使受伤者痛苦不堪。 １．２交通拥挤 几乎每个人都遇到过堵车，特别是上下班，和放长假时， 如五一节，国庆节，寒、暑假等特殊的时段，大多数人都有过 “沙丁鱼”的经历。相对于城市道路网的承载力来说，汽车 数量过多，诱发了交通拥挤问题。从某种程度上说，交通拥 挤是汽车社会的产物。在人们上下班的高峰期，交通拥挤现 象尤为明显，据统计，上海市由于交通拥挤，各种机动车辆时 速普遍下降，５Ｏ年代初为２５ ｋｌｎ，现在却降为１５ ｋｍ左右。 一些交通繁忙路段，高峰时车辆的平均时速只有３—４ ｋｍ， 交通阻塞导致时间和能源的严重浪费，影响城市经济的效 率。在不同的城市区域又有不同的表现形式，笔者所在地区 学生公寓集中，每天上学，放学，第二节课下课，第四节课下 课，下午第五节课，第六节课下课等等，整个道路以学生流为 主，也有不少的自行车流量，加上公交车流，小汽车流，以及 少量的拖拉机等农用车辆，本来就不宽的道路变得拥挤不 堪，特别值得注意的是这儿的车速不是很慢，时常见到公交 车呼啸而过，路上时常会发生交通事故。每年总有人命发 生。但是大城市圈内的汽车道路还在继续建设，汽车数量也 进一步增加，道路的建设和汽车的增加有可能形成恶性循 环，导致更为严重的交通阻塞。 １．３停车问题 车辆并非总处于运动之中。当它们处于静止状态时，就 要占据一定空间。汽车越多，占据的空间越大。在城市中心 区，人多车多空间少，停车场与汽车数量很不相称，停车也最 困难。尽管近十多年来在市区建了许多多层停车场，但仍满 足不了停车需求。很多城市颁布了法令，采取了很多措施， 限制在市中心区停车，如罚款或者按停车时间收费等，以控 制进入市中心区汽车的数量。有一些城市制定了“停车一 乘车”计划，在市中心区外围建若干处停车场，汽车司机只 能将车停在这些车场内，然后乘公共汽车进入市中心区。但 这些措施并没有解决停车问题。有学者提出，应重新认识大 型公共交通工具的价值。美国政府曾在７Ｏ年代中期制定过 一个方案，迫使个人使用公共汽车来代替小汽车。但很多人 认为，这个方案的实施会减少家庭小汽车的数量，从而改变 收稿日期：２０１０－０２—１５ ・６６・ 消费模式，减少就业机会。于是，失业、福利、职业培训和贫 困等问题随之出现。发展公共交通还需要政府大量补贴，其 结果将限制解决其它问题资金的流动，或者被迫增加税率。 高税率将使货币从个人手中分配到政府手里，从而可能造成 社会经济体系变化，也增加了政治不稳定性。因此，如何有 效地解决停车问题仍在探讨中。 １．４交通公害 （１）噪声污染。噪声源主要是汽车的喇叭声，上海市曾 对公共交通路线作过一次调查，一般按喇叭次数平均 ５０次／ｋｍ以上；行使条件较差时达１６３次／ｋｍ，平均 ４０￣／ｍｌｎ。噪声引起听觉疲劳或听力损伤，严重干扰道路周 围居民的睡眠，影响人的生理和心理健康。 （２）大气污染。车辆排放废气种类主要有ＣＯ，ＨＣ， ＮＯｘ，ＳＯ ，铅化合物等。从世界范围来看，排放的氮氧化物 的６０％，一氧化碳的７８％，炭化氢的５０％是由于交通而引 起Ｏ我国城市大气污染中交通所造成的占据了５０％以上。 ２公路交通的战略构成 公路道路是供各种车辆和行人通行并具备一定技术条 件的交通设施，并形成和促进发展城市布局、提供通风、采光 空间，作为上、下水道和煤气、电力、通信设施埋设通道的功 能。根据《城市道路设计规范》（ＣＪＪ１３７—９０）的规定，公路 道路按其在城市道路中的地位、交通功能和对沿线建筑物的 服务功能分为四类：快速路、主干路、次干路、支路。道路交 通矛盾突出表现在城市，是困扰世界各国城市政府的一件大 事，在当今世界，没有一个城市政府能够骄傲地宣称自己已 经解决了交通问题。科学家、工程技术人员、管理工作者提 出和实施了一个又一个方案，但仍然承受着不断增长的交通 需求的巨大压力。事实上，交通问题决不是一个单纯技术问 题，它关系到经济、社会、环境、科学技术等众多方面，牵扯到 诸多利益的协调，随着观察问题角度的变化，形成了一系列 相互矛盾的观点。因此城市道路规划设计很重要，合理协调 土地开发与交通网络之间的关系，明确交通发展目标和整体 框架，加强交通系统内部各组成部分之间的配合关系，打通 交通瓶颈发挥系统总体效能等方法，使得城市交通系统的发 展沿着正确的道路发展。 ２．１各种等级道路的比例协调 １９９５年颁布的国家标准《城市道路交通规戈 设计规范》 （ＧＢ一５０２２０），对于上述四个等级道路在不同规模城市中， 应具有的路网密度范围作出明确的规定。则从快速路到支 路的简单对比约为１：２：３：７，大体上呈现为上小下大的金字 塔形结构，等级愈高比重愈小，而其所应承担的运输工作 量比重文中没有说明。它们分工明确保持合理的比例非常 第３期 吴丽文：高等级公路交通安全设施设计研究 总第１９３期 必要的，只有比例恰当才能相互协调，相互适应组成一个 有机网络，等级愈高，里程愈短，纲目分明，如果道路网络 中等级比例失调，必然不能发挥网络的整体功能和各级道 路的应用作用。但对于不同性质、规模和结构的城市，其各 级道路里程所占比重以多大比例为好，合理的变化范围如 何？还有待进一步研究，但等级愈高其里程愈短比重越小， 则是肯定的。 ２．２合理布置吸引人流的公共建筑物 城市中吸引人流的集散点、枢纽点，例如大型体育场、影 剧院、游乐场、百货商店，以及铁路旅客站、长途汽车站、客运 码头、大型工厂等，会引起复杂繁忙的交通运输问题。因此， 在城市总体布局时不要将吸引大量人流的公共建筑物过分 地集中，以免造成交通运输和管理上的困难。在规划设计交 通集散的过程中，应从城市总体交通着眼，妥善处理建筑物 的出入ＩＺｌ、公共交通的衔接部分、广场停车场地以及周围道 路等方面的关系。 ２．３全面掌握城市客、货流的流源、流向和流量，调整城市 交通运营 城市交通规划只有同居民的出行活动，与货物在市区的 流动规律紧密结合起来，才能符合实际需要。全面掌握城市 客、货流的流源、流向和流量，认真做好预测工作，是规划和 调整公交路线系统，改善行车组织，提高运营能力的至关重 要的工作。 ２．４合理组织城市交通的运营路线和时间 （１）实行单向交通。国内外实践证明，交通分流，能够 充分利用现有道路，提高通行能力和行车速度，减少交通事 故。据有关调查，单向交通可使车辆行驶时间缩短２２％，停 车时间缩减６Ｏ％。 （２）错开职工上、下班时间。城市职工的上、下班活动， 是城市内部人口流动的基本现象。其特点是流量特大、时间 特短。高峰时，人流拥挤成团；高峰一过，街道秩序如常。城 市交通问题，主要表现在上下班的高峰时刻。可以说解决了 城市上下班的高峰运输问题，即解决了大部分城市交通问 题。实践证明，错开职工上下班的时间，通过延长运输时间 来降低高峰的峰值，便可缓和上下班高峰时间的交通负荷。 在一些通往城市工厂区的交通干线上，更应采取这个办法来 缓解交通拥挤的矛盾。 ２．５合理布置各种交通市政设施 重视道路绿化，利用道路两侧的树木和绿地的散射、吸 声可以降低噪声。同时在城市间应保留生态通道，以便各种 野生物在城市间往来，有利于生态多样性，减轻大气污染等。 考虑出行困难者（残疾人和高龄人员）的出行，应专门建设 各种便利的服务设施。虽然可以做到以车代步，但是合理的 步行者与自行车活动区间是必要的。合理的修建停车场，可 以利用大型建筑物地地下空间建造地下车库，满足小汽车不 断增长的需求。 ３结束语 道路是现代社会的血脉，汽车是现代社会的重要工具， 道路基础设施不足或汽车的过度使用，均可能造成现代社会 的血脉梗阻，而危及社会的生存；而保守的发展政策一旦造 成道路建设滞后，又将对社会进步和经济发展带来极大的制 约。道路交通需要一个合理的发展程度，这取决于社会经济 发展的需求，受制于资金、资源和环境的制约，需要遵循可持 续发展的原则。对于道路交通来说，政府的发展战略和政策 起着决定性的作用，其制定是一个协调各方面利益和目标的 过程，需要采用现代大系统的观点和方法分析处理。 参考文献： ［１］刘志强．道路交通安全研究方法［Ｊ］．中国安全科学学报， ２０００，（１Ｏ）． ［２］郗恩崇．高速公路管理学［Ｍ］．北京：人民交通出版社，２００１． ［３］朱中，袁诚．高速公路安全行车指南［Ｍ］．成都：西南交通大学 出版社。１９９３． ［４］ 许洪国，施树明，李世武．交通安全技术研究的范围与发展趋 势［Ｊ］．中国安全科学学报，１９９９，（９）．
浅析高等级公路的特点及养护管理蔡壁和(揭阳市公路局直属分局，广东揭阳515500)脯要]通过对高等缀公路养护管理特点的分析，总结出鼹_】j9擎爨羲零辩级公榭管理存在问题，通过查阅相关资料，借鉴发达国家在公路养护管理方面的先进经验，从体制改革、法毂建滚、摈者。
凛隐ji黪铲耱激化等方面，对我国高等级公路养护管理发展做总结分析。
氇镄娥荔等{吸公硌；奏泞案理；试题鹦策一、概述随着国民经济的快速发展，近年来高等级公路开始大量修建。
在我国，高等级公路是指满足交通部《公路工程技术标准》(J T J001—97)，采用高级路面结构(沥青砼路面、水泥砼路面)的高速公路、一级公路及部分二级公路。
交通部和国家统计局从2000年开始，联会组织实施了第二次全国公路普查。
据普查结果，到2001年底，全国公路通车总里程为169．8万公里，居世界第四位。
其中，等级公路里程1336万公里，占总里程的787％：二级及以上公路里程22]万公里，占134％；有路面公路里程1546万公里，占91％；高速公路通车里程为1．9万公里，已居世界第二位。
按照规划，2010年我国将完成“五纵七横”的高等级公路建设，使高速公路总里程达到36200公里，初步形成较大规模的高速网络。
与高等级公路建设已取得的巨大成就及远景目标相比，我国高等级公路的养护管理工作却严重滞后，已不能适应我国公路事业高速发展的需要。
二、高等级公路养护管理特点与目前存在的主要问题●一)高等绍公路的主要特点高等级公路的主要特点是交通流量大、行车速度快、渠化程度高、桥涵等构造物多、公路设旋比较齐全，全路段封闭或部分封闭。
它们一般构成国家公路网主骨架，是国家公路交通运输主动脉。
㈡公路养护管理的概念公路养护是指为保持公路经常处于完好状态，防止其使用质量下降，并向公路使用者提供良好的服务所进行的作业。
这里，公路养护管理特指公路建成投入使用后所进行的养护作业管理。
国际道路会议常设协会(PI A R C)于1983年建议，公路养护统一划分为日常养护、定期养护、特别养护和改善工程四类。
文章编号:1007-757X(2006)02-0009-03基于模糊聚类分析的交通状态识别方法赵风波,α孙 敏α摘 要:针对城市道路交通状态识别的问题,提出了一种改进的模糊C-均值(FC M)算法。
首先,该算法要解决聚类数目和模糊指数的选取问题。
本文在对交通状态基本特征的分析基础上,结合交通工程理论知识,将城市道路交通状态分为四个等级,从而解决了聚类数目的选取问题;采用启发式方法来确定模糊指数,使隶属函数尽量覆盖整个输入空间;其次,在对上海市某交叉路口的实际交通数据进行实证研究和仿真分析基础上,结合交通的实际情况以及饱和度与交通状态相关性分析,得出了饱和度的辅助判定依据;最后,以饱和度为辅助判定依据,结合实际交通数据重新进行判定。
仿真研究表明该方法能够有效地对道路交通状态进行识别。
关键词:模糊C均值算法;模糊聚类分析;隶属函数;饱和度中图分类号:T P393 文献标识码:A1 引言一方面,交通状态具有模糊性、不确定性等特点,这与模糊集理论的概念很吻合;另一方面,交通状态的识别问题是属于没有先验知识情况下的分类问题,聚类分析可以很好地解决此类问题。
因此,本文运用模糊聚类分析方法对道路交通状态识别问题进行了研究。
2 交通流概述2.1 交通流参数在交通流理论中,用于描述交通状态的参数主要有三个[1]:交通量、车速、车道占有率,常规的交通检测器都能提供这三个参数的实测数据。
本文所使用的交通数据是由SCA T S 系统实时采集得到的,主要有原始交通流量、折算流量、平均车速、饱和度。
因此,本文以流量、平均车速和饱和度为基础对城市交通状况的识别问题进行研究与分析。
饱和度与交通特性的另一参数即车道占有率相类似。
车道占有率是指观测期间所有车辆占用检测器的时间与总观测时间的百分比率。
由交通流理论可知,交通流量和占有率之间的数据存在着两种对应关系,表现为同一个交通流量数据可能对应于正常的交通状态下的低占有率,也可能对应于拥挤状态下的高占有率,它们之间的关系近似为抛物线关系。
第23卷第6期2023年12月交 通 工 程Vol.23No.6Dec.2023DOI:10.13986/ki.jote.2023.06.005高速公路大桥路段事故特征分析及预测模型研究以鄂东长江公路大桥为例邹晓芳1,张俊杰2,杨培东1(1.招商新智科技有限公司,北京 100070;2.东南大学交通学院,南京 211189)摘 要:高速公路大桥路段事故频发,引发各界广泛关注.本文以高速公路大桥路段为研究对象,首先基于鄂东长江公路大桥2016 2019年事故数据,从时空角度对路段事故特征进行分析;其次以鄂东长江公路大桥2018年217起事故为研究对象,利用同质法与出入口分段结合的思想对路段单元进行划分,以交通流量及道路线形2类指标6个自变量构建零膨胀负二项回归模型,对交通事故数据进行拟合.研究结果表明,鄂东长江公路大桥路段事故存在一定的时空分布特征,流量㊁路段长度㊁线形(曲线vs 直线)对高速公路大桥路段事故影响显著.本文有助于高速公路管理公司及交通管理部门直观了解高速公路大桥路段事故分布特征,拟为提高高速公路大桥路段运营安全水平,创新精细化交通管理提供理论支撑及参考.关键词:交通安全;高速公路大桥路段;事故特征;事故预测;零膨胀负二项回归模型中图分类号:U 491文献标志码:A文章编号:2096⁃3432(2023)06⁃027⁃08收稿日期:2023⁃06⁃14.基金项目:国家自然科学基金(52102402).作者简介:邹晓芳(1987 ),女,硕士,工程师,研究方向为智能交通.E⁃mail:zouxiaofangfei@.Crash Characteristics Analysis and Prediction Model Study of Freeway Bridge SectionA Case Study of Edong Yangtze River Freeway BridgeZOU Xiaofang 1,ZHANG Junjie 2,YANG Peidong 1(1.China Merchants New Intelligence Technology Co.,Ltd.,Beijing 100070,China;2.College of Transportation,Southeast University,Nanjing 211189,China)Abstract :The frequent occurrence of crashes on the bridge segment of freeway has attracted the attention of many researchers.This study takes the freeway bridge road segment as the research object and analyzes the crash characteristics of the road segment from a spatial and temporal perspective based on the crash data of the Edong Yangtze River Highway Bridge from 2016to 2019.The 217crashes of the Erdong Yangtze River Highway Bridge in 2018were studied to classify the section units using the idea of combining the homogeneous method with the entrance and exit segments.A zero⁃inflated negative binomial regression model was developed with six independent variables of two types of indicators,including traffic flow and road alignment,to fit the traffic crash data.The results show that there are certain spatial and temporal distribution characteristics of crashes in the Edong Yangtze River Highway Bridge segment,and traffic flow,segment length,and horizontal alignment (curve vs.straight)havesignificant effects on crashes in the freeway bridge segment.This study helps freeway management companies and traffic management departments to understand the crash distribution characteristics of交 通 工 程2023年freeway bridge segments intuitively,and is intended to provide theoretical support and reference for improving the operation safety level of freeway bridge segments and innovating refined traffic management.Key words:traffic safety;freeway bridge segment;crash characteristics;crash prediction;zero⁃inflated negative binomial regression model0 引言随着我国经济的快速发展和机动车数量的不断增加,道路交通事故频发,道路交通安全也面临极大挑战.世界卫生组织2018年关于交通安全的统计报告结果显示,中国因道路交通事故导致的死亡人数居世界第2,由此可见,我国的道路交通安全现状非常严峻[1].截至2019年,我国高速公里通车里程达14.96万km,位居世界第1[2].高速公路因其行车速度快㊁通行能力高等特点,更易发生严重交通事故,有研究表明其里程死亡率㊁事故死亡率分别是普通公路的4.51倍㊁2.21倍[3].桥梁作为高速公路瓶颈路段,通常也是事故多发路段,对该路段交通事故进行研究,对于改善高速公路行车安全具有十分重要的意义.交通事故是1种具有随机性㊁突发性的事件,其发生是1个极其复杂的过程,是包括驾驶员㊁车辆㊁道路及自然环境等多方面因素综合影响的结果,国内外学者对交通事故特征及影响因素进行了大量研究.冯雷等[4]选取4条交通气象条件较好的雾天事故多发高速公路路段为研究对象,对雾天条件下交通事故特征进行研究,并将交通事故与能见度进行定量分析.陆化普等[5]基于GIS技术对深圳市道路交通事故空间分布特征进行研究,发现交通事故发生频率及严重度在城区与郊区分布存在差异.王洁等[6]对河北省高速公路夏冬季事故时变特征进行研究,并基于二元Logistic回归建立交通事故气象预警模型.Hou等[7]借助详细的交通事故㊁交通特征和高速公路几何数据,对影响安全的因素进行研究,结果表明事故数随着平曲线半径的减小而增大. Tarko[8]研究了公路几何结构对高速公路路段交通事故发生的安全影响,结果表明坡度是交通事故的影响因素,坡度越陡,交通事故发生的概率越高. Duckwon等[9]对美国加州I⁃880N高速公路45英里路段的交通事故和实时交通流数据进行分析,发现实时交通流是影响交通事故的主要因素.Cafiso 等[10]通过广义线性模型研究道路几何线形㊁交通流与交通事故之间的关系,结果表明:平均车速与交通事故之间呈正相关性.为研究道路交通事故特征,分析交通事故的成因,统计回归模型被广泛应用于交通事故预测研究中.Li等[11]基于低等级道路交通事故数据采用泊松回归进行拟合,结果证明了泊松回归在交通事故频数建模中的适用性.Ramesh等[12]对比了广义负二项回归模型与负二项模型在数据拟合方面能力,结果表明广义负二项回归模型拟合效果更好.段萌萌等[13]以高桥隧比高速公路为研究对象,采用多元非线性回归分析法建立事故预测模型,结果表明该模型精度较高,可作为高桥隧比高速公路事故建模的参考.为了解释数据中零值出现频次较多的问题,部分学者建立零膨胀回归模型(ZINB)来降低零值对估计结果的影响.Qin等[14]采用零膨胀泊松回归模型分析了双车道公路不同类型事故数与车道宽度㊁交通量等因素的关系,研究表明该模型可较好反映交通事故数与年平均日交通量㊁路段长度之间的关系.Arief Rizaldi等[15]利用零膨胀负二项回归模型对印度尼西亚事故数据进行研究,结果表明事故数与单位长度中央分隔带开孔数㊁对行人和道路预留区的干扰程度呈正相关.Daniel等[16]基于城市主干道货车事故数据建立零膨胀泊松和零膨胀负二项模型,结果表明路段长度和信号设置对货车事故频数有较为显著的影响.Ayati等[17]基于城市道路交通事故数据,分别建立了泊松㊁负二项㊁零膨胀泊松㊁零膨胀负二项模型,结果表明,平均速度㊁交通流量㊁横断面车道数和出入口数量对事故数有显著影响,同时发现在四类模型中零膨胀负二项模型的预测精度最高.综上,目前国内外学者对交通事故致因及事故预测模型进行了大量研究,但针对高速公路大桥路段的事故特征及预测模型研究较少.因此,本文以G50高速公路K785+834 K800+984断面为研究对象,在数据描述分析的基础上,对高速公路大桥路段事故特征进行分析,并构建零膨胀负二项回归模型对交通事故数据进行拟合,并借助R软件对模型进行求解.研究结果拟为提高相似道路条件下的交通安全水平,提升交通管理能力提供理论支撑和参考.82 第6期邹晓芳,等:高速公路大桥路段事故特征分析及预测模型研究1 鄂东长江公路大桥路段简介及事故特征分析1.1 鄂东长江公路大桥路段简介鄂东长江公路大桥位于湖北省长江黄石水道中下游,跨越繁忙的长江主航道,是G45㊁G50高速在湖北东部的共用过江通道,其基本走势如图1所示.鄂东长江公路大桥全段共有4座立交,线路全长15.2km,桥梁总长6.23km.大桥南北引桥全长5.886km,其中跨江桥面段0.96km.南北引桥间为双向六车道,其余主路双向四车道.全程客车限速(60~100)km/h,货车限速(60~90)km/h.图1 鄂东长江公路大桥基本走势(沪渝向) 1.2 鄂东长江公路大桥路段数据描述及事故概况以湖北省高速公路联网中心反馈的路段流量数据及从辖区交警处获取的路段事故数据为研究对象,在对数据预处理的基础上对鄂东长江公路大桥路段事故特征进行分析,具体路段数据描述如表1所示.表1 鄂东长江公路大桥路段数据描述数据类型指标说明事故事故日期㊁时间事故发生时天气事故发生桩号及方向事故车辆类型事故形态及原因事故损失2016 2019事故数据 以2016 2019年事故数据为研究对象,从事故类型㊁事故原因及事故车型3个角度分析鄂东长江公路大桥路段事故特性,各角度中位列前3的因素如表2所示.表2 鄂东长江公路大桥路段事故概况序号事故类型事故原因事故车型1操作不当追尾小型轿车2未保持安全距离碰撞固定物其余小型汽车3不当变道刮擦货车1.3 鄂东长江公路大桥路段数据描述及事故概况1.3.1 鄂东长江公路大桥路段事故特征分析以2016 2019年鄂东长江公路大桥路段事故数据为研究对象,研究发现该路段在相邻年内逐月及逐小时事故数量分布大体一致.不失一般性,本节选取2017㊁2018年事故数据对鄂东长江公路大桥路段事故时间分布特性进行分析.绘制如图2所示的2017 2018年鄂东长江公路大桥段逐月事故变化趋势图.由图2可知,事故在逐月分布上呈现 单月激增,整体均衡”状态.大桥辖区2月份事故最多,其次为1月份㊁10月份,其余月份流量较为均衡.2017㊁2018年春节分别为1月27日㊁2月15日,因此1㊁2月份事故高发与春节期间出行增多有密切关系.10月事故数较临近月份有所增加,这与国庆黄金周出行增多有关.进一步分析大桥段事故在1d内24h的时段分布,绘制如图3所示的变化趋势图.由图3可知,大桥路段1d内事故呈现 M”型分布特征,事故主要集中在上午09:00 11:00,下午14:00 16:00,以及18:00 20:00时段,其余时段事故较少.白天2个时段事故较集中主要由长时间的驾驶疲劳以及注意力不集中导致,晚间18:00 20:00事故多发则因为夜色降临,视线较差,驾驶员不易辨识前后车距离等导致.92交 通 工 程2023年图2 2017 2018年鄂东长江公路大桥段逐月事故变化图3 2017 2018年鄂东长江公路大桥段事故24h 时段分布1.3.2 鄂东长江公路大桥路段事故空间分布特征分别绘制沪渝向及渝沪向事故空间分布柱状图,将事故空间分布柱状图与大桥段实际道路线形结合,形成如图4所示的事故空间分布图.由图4可知,沪渝向事故在一定范围内较为集中,主要为散花收费站附近㊁北引桥起点附近㊁花湖互通附近,其余区间内事故较少;渝沪向事故分布没有明显的集中趋势,在大桥段范围各区域较为平均.对于桥面段而言,沪渝向与渝沪向两者事故数量均未较其他断面有所增加,渝沪向桥面段事故稍多于沪渝向.2 鄂东长江公路大桥路段事故预测模型研究2.1 路段单元划分及数据描述目前常用的路段单元划分方法包括定长法及同质法2种[18⁃19].定长法即按照固定长度对研究路段进行划分,同质法则以道路属性的变化为划分依据,常选取的指标包括交通量㊁限速和其他道路条件.考虑路段实际及数据支撑情况,结合该路段平面及街景地图,本文采用同质法与出入口分段结合的思想,在互通桩号点处㊁车道改变处㊁曲直分段点处,同时考虑出入口情况,将辖区G50路段双向共分为18个段面.其中最短断面508m,最长断面3223m,平均路段长度1614m,具体路段单元划分结果如图5所示.为对该路段内事故数进行预测,以辖区2018年全年(除10月)217起事故为基础,收集了包括交通事故㊁道路几何设计及交通流3个方面的数据.其中,事故数据包括事故发生时间㊁事故车型及经济损失等,道路线形数据包括平面线形㊁车道数㊁路段长度及出入口类型,交通流量数据包括车流量及其行驶方向.在对数据分析的基础上,结合路段单元划分结果,本文以交通流量和道路线形2类指标为自变量建立事故预测模型,具体备选自变量指标如表3所示.表3 备选自变量变量类别变量名称变量单位交通流量月均流量pcu /m 货车比%路段长度km 道路线形车道数line 线形 出入口形式 将收集的交通事故㊁道路线形及交通流量数据一一对应到划分的18个路段研究单元上,生成198条数据记录,即本文建模样本.为对该路段事故数进行预测,将事故频数作为因变量,其余变量作为自变量,自变量中月均流量㊁货车比㊁路段长度为连续变3 第6期邹晓芳,等:高速公路大桥路段事故特征分析及预测模型研究13 Array图4 鄂东长江公路大桥事故空间分布交 通 工 程2023年量,由于月均流量数值较大,故将其取对数处理.车道数㊁线形㊁出入口形式为分类变量,其中车道数㊁线形(直线㊁曲线)为二分类变量,出入口形式为四分类变量,将其做哑变量处理,变量描述性统计如表4所示.在198条事故数记录中,110条记录值为0,因变量事故频数中0值较多,传统的负二项回归模型并不适用,因此考虑使用零膨胀负二项回归模型.表4 因变量及自变量描述性统计变量描述统计值汇总事故频数路段月事故数均值=1.1;标准差=1.99月均流量路段月均流量自然对数值均值=5.53;标准差=0.121货车比路段货车的比例,以小数表示均值=0.26;标准差=0.075路段长度路段长度值均值=1.614;标准差=0.979车道数2车道1103车道88线形路段为直线154路段为曲线44路段既无入口也无出口88出入口形式路段仅有入口33路段仅有出口33路段既有入口也有出口442.2 零膨胀负二项回归模型构建零膨胀负二项回归建模,将交通事故的发生看作2个过程:第1个过程对应零事件的发生,即未发生事故,此过程中个体取值只能为零,称为零过程,这解释了数据中为何存在过多零值;第2个对应事故的发生过程,此过程中个体的取值为正,该过程称为计数过程.零膨胀负二项回归模型是将原数据集看做1个全为零的数据集与1个满足负二项分布的数据集的集合,适用于零值较多㊁过度离散的数据[20⁃21].其概率分布P (Y i )可表达为:P (Y i =y i )=P i +(1-P i )1(1+Kλi )1K y i =0(1-P i )Γ(y i +(1/K ))Γ(y i +1)Γ(1/K )(Kλi )y i (1+Kλi )y i +(1+K )y i ìîíïïïïï>0(1)式中,P i 为一定时间段内第i 个路段未发生交通事故的概率;y i 为第i 个路段事故数观测值;λi 为第i 个路段事故的期望值;K 为离散系数;Г为伽马函数.零膨胀负二项回归模型的均值E (Y i )及方差Var (Y i )分别为:E (Y i )=(1-P i )λi(2)Var (Y i )=λi (1-P i ()1+P i λi +λi )K(3)当P i =0时,变量Y i 服从均值为λi ,方差为λi (1+λi /K )的负二项分布.通常情况下可采用二元Logit 模型预测零膨胀负二项回归模型中事故发生的概率,因此零膨胀负二项回归模型可表达为:λi =e x Ti β+σ(4)(lgP i 1-P)i=x T iγ+ε(5)式中,x T i 为影响P i 协方差向量的转置;β㊁γ代表回归系数对应的向量;σ㊁ε为误差项.2.3 模型求解本文以月均流量㊁货车比㊁路段长度㊁车道数㊁线形及出入口形式为自变量,月事故频数为因变量,构建零膨胀负二项回归模型.构建模型时,自变量之间的强相关性可能导致变量间存在多重共线问题,进而影响模型中其余变量的显著性,因此在建模型前应检验自变量间的相关性,以便更加精确地构建模型.本文借助R 软件,利用Pearson 相关系数衡量月均流量㊁货车比㊁路段长度3个连续变量间的相关性,利用Spearman 等级相关系数衡量车道数㊁线形及出入口形式3个分类变量之间及其与连续变量之间的相关关系.自变量23 第6期邹晓芳,等:高速公路大桥路段事故特征分析及预测模型研究共线性检验结果矩阵如表5所示.由表5可知,流量与货车比㊁路段长度㊁车道数及出入口形式间存在较大相关性,货车比与车道数及线形之间也有较大相关性.将全部自变量代入模型,输出结果表明流量㊁断面长度㊁曲线与直线3个自变量显著.表5 自变量共线性检验结果矩阵流量货车比路段长度车道数曲线vs直线有入口vs无有出口vs无有出入口vs无流量0.000.000.010.000.300.010.010.00货车比0.000.000.300.000.130.840.840.16路段长度0.000.300.000.840.000.000.000.00车道数0.000.000.230.000.840.000.000.00曲线vs直线0.060.020.000.400.000.010.010.00有入口vs无0.000.220.000.000.000.000.050.01有出口vs无0.000.210.000.000.000.000.000.01有出入口vs无0.000.030.000.000.000.000.000.00 将显著变量再次迭代至模型,但由于流量㊁路段长度和路段线形存在相关性,如同时存在将对模型结果产生影响.因此最终得到2个模型,即模型1和模型2,其自变量分别为流量和路段长度,流量和路段线形.具体模型输出结果如表6㊁7所示.表6 模型1输出结果变量系数标准差P值截距-6.79383.12910.0299流量1.07420.60720.0769路段长度0.24380.10760.0235表7 模型2输出结果变量系数标准差P值截距-10.47073.34740.0018流量1.82060.64010.0045曲线vs直线0.83440.22920.0003 由表6及表7可知,流量㊁路段长度㊁曲线vs直线对高速公路大桥路段事故影响显著.流量对路段交通运行有着重要影响,不同流量下的驾驶员驾驶行为也存在差异.高速公路大桥路段事故数量随着流量的增加而增加,因此流量是影响事故发生的因素之一,这与以往的研究结论[22⁃24]一致.路段长度也与高速公路大桥路段事故数有关,大桥路段越长,事故数越多.道路线形对驾驶员的负面影响是造成交通事故的主要原因之一(如弯道处视距不足等),这一结论与Ayati等[25]的结论一致.3 结论1)本文对高速公路大桥路段事故特征及预测模型进行研究.在对数据描述分析的基础上,从时空角度对路段事故特征进行分析.利用同质法与出入口分段结合的思想对路段单元进行划分,根据收集的事故数据统计特征,选择构建零膨胀负二项回归模型对交通事故数据进行拟合,借助R软件对模型进行求解.2)研究结果表明,高速公路大桥路段事故在逐月分布上呈现 单月激增,整体均衡”的状态,在1d内24h的时段分布中呈现 M”型分布特征.从空间角度,沪渝向事故在一定范围内较为集中,渝沪向事故较为分散.影响高速公路大桥路段事故发生的主要因素为流量㊁路段长度及线形.流量对路段交通的运行有重要影响,不同流量下驾驶员驾驶行为存在差异.路段长度也与高速公路大桥路段事故数有关,大桥路段越长,事故数越多.道路线形对驾驶员有重要影响,如驾驶员可能在曲线处因视距不足而引发交通事故.3)交通事故的发生是1个及其复杂的过程,是众多因素作用的结果,由于数据限制,本文构建的零膨胀负二项回归模型未考虑交通事故严重度等因素,这可能增大模型误差且降低其迁移能力,后续可进一步完善数据资源,使零膨胀负二项回归模型可用于其他相似道路条件下的交通事故预测.参考文献:[1]World Health Organization.Global status report on road33交 通 工 程2023年safety2018[EB/OL].(2018⁃12⁃7)[2019⁃4⁃26]. https:∥www.who.int/violence_injury_prevention/road _safety_status/2018/en/.[2]2019年交通运输行业发展统计公报[R].交通财会, 2020(6):86⁃91.[3]杨东,张岫竹,张彦琦,等.2004 2015年中国高速公路与普通公路交通伤对比研究[J].第三军医大学学报,2017,39(6):589⁃596.[4]冯蕾,邓毅萍,李蔼恂,等.雾天高速公路交通事故的特征及与能见度的关系[J].科技导报,2020,38(11): 160⁃168.[5]陆化普,罗圣西,李瑞敏.基于GIS分析的深圳市道路交通事故空间分布特征研究[J].中国公路学报, 2019,32(8):156⁃164.[6]王洁,曲晓黎,张金满.河北高速公路交通事故特征及其气象预警模型[J].干旱气象,2020,38(2):339⁃345. [7]Qinzhong H,Xianghai M,Junqiang L,et al.Application of a random effects negative binomial model to examine crash frequency for freeways in China[J].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,2018,509: 937⁃944.[8]Tarko,Andrew,P,et al.An insight into the performance of road barriers⁃redistribution of barrier⁃relevant crashes[J]. Accident Analysis and Prevention,2016.[9]Duckwon Chung,Xuhua Rui,Dugki Min.Road traffic big data collision analysis processing framework[C]∥2013 7th International Conference on Application of Information and Communication Technologies(AICT).2013. [10]Cafiso S,Graziano A D,Silvestro G D,et al.Development of comprehensive accident models for two⁃lane rural highways using exposure,geometry,consistency and context variables[J].Accident Analysisand Prevention,2010,42(4):1072⁃1079. [11]Zhibin Li,Wei Wang,Pan Liu,John M.Bigham,Daviding Geographically Weighted PoissonRegression for county⁃level crash modeling in California[J].Safety Science,2013,58.[12]Ramesh C,Gupta S H.A new generalization of thenegative binomial distribution[J].Computation Statisticsand Data Analysis,2004,45(2):287⁃300. [13]段萌萌,唐伯明,刘唐志,等.基于多元非线性回归的高桥隧比高速公路事故预测模型[J].公路工程,2018,43(6):122⁃126.[14]Qin X,Ivan J N,Ravishankar N.Selcting exposuremeasures in crash rate prediction for two⁃lane highwaysegments[J].Accident Analysis and Prevention2004,36(2):183⁃191.[15]Arief Rizaldi,Vinayak Dixit,Anurag Panda et al.Predicting casualty⁃accident count by highway designstandards compliance[J].International Journal ofTransportation Science and Technology,2017,6(3):174⁃183.[16]Daniel J,Chien S I J.Truck safety factors on urbanarterials[J].Journal of Transportation Engineering,2001,130(6):742⁃752.[17]Ayati E,Abbasi E.Modeling accidents on Mashhadurban highway[J].Open Journal of Safety Science andTechnology,2004,4(1):22⁃35.[18]Zhang C,Ivan JN.Effects of geometric characteristics onhead⁃on crash incidence on two⁃lane roads inConnecticut.Transportation Research Record,2005,1908:159⁃164.[19]Highway Safety Manual(HSM).FHWA AmericanAssociation of State Highway and Transportation Officials[R].U.S.A,2010.[20]王晓飞,刘永,李思雨.公路空间曲率连续性衰退与事故频数影响关联模型[J].华南理工大学学报(自然科学版),2021,49(8):26⁃34.[21]龙雪琴,周萌,赵欢,等.基于网络核密度的网约车上下客热点识别[J].交通运输系统工程与信息,2021,21(3):86⁃93+100.[22]Chung D,Rui X H,Min D,et al.(2013).Road trafficbig data collision analysis processing framework[C].20137th International Conference on Application ofInformation and Communication Technologies(AICT).IEEE,1⁃4.[23]Ramírez B A,Izquierdoa F A,Fernández C.G,et al.The influence of heavy goods vehicle traffic on accidentson different types of Spanish interurban roads[J].Accident Analysis and Prevention,2009,41:15⁃24.[24]Sun J,Li T N,Li F,et al.Analysis of safety factors forurban expressways considering the effect of congestion inShanghai,China[J].Accident Analysis and Prevention,2016,95:503⁃511.[25]Ayati E,Abbasi E.Modeling accidents on Mashhadurban highway[J].Open Journal of Safety Science andTechnology,2004,4(1):22⁃35.43。
《高速公路交通事故时空分析模型及其预防方法》篇一一、引言高速公路作为现代社会快速、高效的交通通道，在运输人员和物资方面起着举足轻重的作用。
然而，由于车流量大、车速快等特点，高速公路上的交通事故也时常发生，对人民生命财产安全造成极大威胁。
因此，分析高速公路交通事故的时空特征，建立事故分析模型，以及制定有效的预防措施，成为交通管理部门亟待解决的课题。
二、高速公路交通事故的时空特征分析1. 事故的时空分布特征通过对大量高速公路交通事故数据进行分析，我们发现事故在时间上通常集中于早晚高峰时段及特殊气象条件下，如大雾、雨雪等恶劣天气。
空间上，事故高发区主要集中在路段的弯道、坡道、桥梁等特殊路段以及交通流量较大的交汇处。
2. 事故类型及成因分析高速公路交通事故类型多样，包括追尾、侧翻、碰撞固定物等。
其成因主要涉及人、车、路和环境四个方面。
如驾驶员疲劳驾驶、超速行驶、车辆故障等人为因素，以及恶劣天气等环境因素均是引发事故的重要原因。
三、高速公路交通事故时空分析模型构建1. 数据来源与预处理通过整合交通管理部门的官方统计数据及各交通检测设备的实时数据，包括交通流量、车速、气象数据等，对数据进行清洗、整合和预处理。
2. 模型构建基于时空地理信息系统（GIS）技术，结合统计学原理和机器学习算法，构建高速公路交通事故时空分析模型。
该模型能够根据历史事故数据和实时交通数据，分析预测特定时间点及路段的交通事故风险等级。
四、预防方法的制定基于高速公路交通事故时空分析模型的分析结果，采取以下预防措施：1. 针对事故高发时段和路段，加强交通监管力度，提高巡逻频次，及时发现和处理交通违法行为。
2. 通过媒体、公告等方式加强驾驶员的交通安全教育，提高驾驶员的安全意识和驾驶技能。
3. 完善道路设施，如增设警示标志、改善照明设施等，以减少事故发生的可能性。
4. 强化车辆维护保养制度，确保车辆在良好的技术状态下运行。
5. 针对恶劣天气条件下的行车安全，提前发布预警信息，引导驾驶员谨慎驾驶。
基于pet算法的匝道合流区交通冲突识别模型
交通冲突是指在交通流中，交通参与者之间的潜在冲突，包括车与车、车与行人等。
在高速公路的匝道合流区，由于车辆速度快、车流量大、车辆密度高，交通冲突难以避免，容易引发安全事故。
因此，建立匝道合流区交通冲突识别模型，对于交通管理和路网规划具有重要意义。
PET算法是一种基于随机过程的方法，可用于交通流分析与控制。
PET算法模型复杂度低、计算速度快，在交通流计算、预测、优化等方面得到了广泛应用。
基于PET算法的匝道合流区交通冲突识别模型可以分为以下几步：
1. 进行数据采集：通过安装传感器等设备，获取匝道合流区交通流数据，包括车辆流量、速度、密度等信息。
2. 建立PET模型：根据采集的交通流数据，建立PET模型，模拟车辆在匝道合流区的行驶过程。
模型中考虑车辆跟驰、变道、制动等行为。
3. 识别交通冲突点：在PET模拟过程中，通过分析车辆运动轨迹，识别出匝道合流区的交通冲突点。
交通冲突点是指车辆间距小于一定阈值、速度变化较大、转向急剧等情况。
4. 分析交通冲突原因：对识别出来的交通冲突点进行分析，探究交通冲突的原因。
可能是车辆间距太近、变道不当等。
5. 提出优化措施：根据交通冲突分析结果，提出相应的优化措施，如拓宽路面、加强交通标志和警示等。
通过以上步骤，基于PET算法的匝道合流区交通冲突识别模型可以有效地识别出交通冲突点，并提出相应的优化措施，为道路交通安全提供保障。
公路交通量调查数据分析及意义的探讨交通量交通调查是指通过设备或人工对国家高速公路、普通国道、省道、县道、乡道和专用公路、农村公路某一路线或某一断面的机动车流量、车型、车速等数据的客观调查与记录，掌握公路网交通流的运行特征以及公路网的适应程度，并对调查数据进行统计、分析和预测，为路网适应性评价、重大社会活动影响分析、宏观政策制定、公路网规划与调整、交通运营管理及社会公众出行等提供有力支撑。
交通量调查分为常规调查和专项调查。
常规调查是指按照规定要求定期开展的调查活动，主要包括车流量调查（比重调查）、车速调查、占有率调查、轴载调查等；专项调查是指根据专项工作需要开展的调查活动，主要包括起迄点（OD）调查、通行能力调查、典型路段运行监测、典型车辆调查、重大社会活动（事件）及政策影响情况调查等。
1 交通量调查数据的获取（1）人工观测法：通过调查人员在规定的日期和时间，守候在指定的路侧，记录通过该路断面的交通量。
（2）自动计测法：利用自动观测设备对通过观测断面的机动车进行数据采集记录。
为确保采集数据的精度，应定期开展人工观测法与自动计测法数据比对工作，纠正误差。
2 交通量调查数据的类型交通量数据分为自然数和当量数，根据时间长短分为年交通量（全年交通量总和）、年平均日交通量AADT（全年交通量总和除以全年总天数）、月平均日交通量MADT（月交通量总数除以当月的天数）、平均日交通量ADT（观测期间的交通量总数除以观测天数）、小时交通量（日每时段段机动车通行量的总和）、实时数据（每5min统计的数据），每个数据提供的信息量不同，作用也不同。
3 交通量调查数据的对比分析交通量对比分析是指调查站点本期交通量（用户指定的周期）与上一期交通量（指与本期临近的前一个交通量）和去年同期交通量以及邻近站点数据比较，分为“环比”和“同比”，如果超过设定的“环比”、“同比”的参考值（20%、30%），分析变化原因，如因道路施工、交通管制、交通环境改善、地方经济增长、支线分流、设备或人工统计误差、节假日等因素导致数据增大或减少。
