基于加乘混合模型的校园交通安全定量评价及优化措施——以东北林业大学为例

孔德璇 王宪彬 臧明哲

(东北林业大学 a.交通学院 b.信息与计算机工程学院，黑龙江 哈尔滨 150040)

基于加乘混合模型的校园交通安全定量评价及优化措施
——以东北林业大学为例

孔德璇a王宪彬a臧明哲b

(东北林业大学 a.交通学院 b.信息与计算机工程学院，黑龙江 哈尔滨 150040)

随着我国居民机动车保有量的快速增长，大学校园中机动车与行人的冲突日益显著。现有大学校园交通安全研究普遍仅从定性分析入手，本文以定量评价大学校园交通安全为目的，根据现行国家标准及校园交通状况确定各指标量化方法，并采用加乘混合模型，以东北林业大学为例进行综合交通安全指数及各指标的定量评价，旨在根据数据有针对性地提出校园交通安全优化措施，以期为从规划与管理角度提升大学校园交通安全水平提供参照。

校园交通安全；评价指标；定量评价；加乘混合模型；优化措施

随着我国人均收入水平的提高，居民机动车保有量呈井喷式增长。我国的大学校园多建于上世纪机动车尚未普及的年代，且至今保持着教学区与家属区并存的状态，家属区机动车保有量的增长及外来车辆使大学校园内日益增长的交通需求与校园落后的基础设施及规划管理水平间的矛盾十分突出，校园交通安全存在诸多隐患。

鉴于大学校园占地面积和区域功能划分已经确定，不宜实施大范围改造，本项目组从定量评价角度入手，根据评价结果客观地指出校园交通安全存在的问题，进而提出有针对性的规划与管理措施。

1 评价指标与评价方案

1.1 指标体系及权重

在《基于AHP的大学校园交通安全定量评价研究》一文中，考虑到指标的目的性、科学性、可操作性、可比性等，笔者选取了如下校园交通安全定量评价指标体系(如表1)，并采用AHP法，将专家与校内普通调查对象的判断结果按照7∶3的比例计算，得出如表2所示的指标权重及排序[1]。

1.2 各指标含义及评价方法

1.2.1 道路线形(C11)

道路线形是道路中心线的空间描绘。道路中心线在水平面上的投影称为平面线形，平面线形包括直线、圆曲线和缓和曲线。道路中心线在垂直平面上的投影称为纵断面线形，纵断面线形包括直线、凸形竖曲线和凹形竖曲线[2]。

传统大学校园的交通网络中，直线最为常见。直线长度过短时，线形变化过快，在增加驾驶员工作繁复程度的同时，也容易引发交通事故；直线长度过长时，单调的线形易使驾驶员超速驾驶或引发驾驶员的视觉疲劳，从而导致反应迟钝。此外，校园内存在的其他线形及其组合也会对交通安全产生不同程度的影响。

道路线形的定量评价以《公路路线设计规范》为主，将符合标准的路段长度占路段总长的比例作为此项指标的评价依据。

1.2.2 路面抗滑性(C12)

路面抗滑性能是指车辆轮胎受到制动时沿表面滑移所产生的摩擦力的大小。在校园道路上，对某一辆机动车而言，当其以相同的起始制动车速进行制动时，路面的抗滑性能越差，制动距离也就越长，这对步行的学生群体的安全十分不利。通常，抗滑性能被视为路面的表面特性，其评价标准可采用汽车轮胎与路面之间的摩阻系数，并用专用仪器进行测量。

表1 校园内部交通安全评价指标体系

1.2.3 路面平整度(C13)

当路面不平整不能从远处被发现时，正驶过不平整路段的汽车车速突然降低，极易导致其后间距不远的车辆发生追尾。同时，严重不平整的路面会使车辆的振幅增加，可能造成驾驶员身体不适，使其工作复杂化。

评价路面平整度可采用试验路段上的垂直加速度与同一汽车在平整路段上的垂直加速度之比K来衡量。平整度较好的路段K=1，尚满意的路段K=1-2，不满意的路段K>2[3]。

表2 总体排序及权重

续表

层次B1B2B3B4B50.20710.17080.22880.10490.2884组合权重排序C230.00000.18380.00000.00000.00000.031415C310.00000.00000.34050.00000.00000.07795C320.00000.00000.30470.00000.00000.06976C330.00000.00000.35470.00000.00000.08124C410.00000.00000.00000.34630.00000.036313C420.00000.00000.00000.26190.00000.027516C430.00000.00000.00000.39190.00000.041112C510.00000.00000.00000.00000.45620.13161C520.00000.00000.00000.00000.34480.09952C530.00000.00000.00000.00000.19900.05748

1.2.4 横断面设置(C14)

城市道路横断面通常由车行道、人行道、分隔带、绿化带及路缘石、路拱等其他部分组成。大学校园内的道路多为单幅路，通常仅包括车行道和人行道。

在大学校园内机动车数量增长的同时，校园内师生总数迅速增长，在早、中、晚的上、下课高峰，狭窄的人行道难以满足师生步行的交通需求，行人占用车道现象严重。因此，大学校园内横断面设置的定量评价主要依据人行道宽度。标准的人行道宽度可按下式计算：

ωp=Nw/Nwi

式中：ωp—人行道宽度，m；

Nw—人行道高峰小时行人流量，P/h；

Nwi—单位宽度人行道设计通行能力，P/(h·m)。

通常认为街道总宽与单侧人行道宽度之比保持在5∶1-7∶1最为合适[4]。

1.2.5 照明条件(C21)

机动车交通道路照明有多项评价指标，在大学校园中我们以路面平均亮度为主要评价依据。路面平均亮度是按国际照明委员会有关规定在路面上预先设定的点上测得或计算所得各点亮度的平均值。测量路面平均亮度时，观测点高度距地面1.5m，纵向位置距第一横排测量点60m，横向位置应位于距右侧路缘1/4路宽处[5]，将测量结果与《城市道路照明标准》进行比对。

1.2.6 通视条件(C22)

机动车辆行驶时，驾驶人员为保证交通安全必须保持的最短距离称为行车视距。行车视距分为停车视距、会车视距、错车视距和超车视距等，其中停车视距是指驾驶员发现前方障碍物进行制动时所需最小安全距离[6]。不同车速下的停车视距不同，当校园内限速20 km/h时，停车视距取20m。

校园内交叉口通常是无控制交叉口或停车让行交叉口，以停车视距绘制交叉口的通视三角区，满足不存在高于1.2m物体的三角形区域边长分别为20m、15m、10m、5m和0m，分别赋予5-1的评分。

1.2.7 排水条件(C23)

当道路排水能力较差时，汽车轮胎需要穿透水膜才能与路面直接接触。汽车高速行驶过有积水层的路面时，若胎面下动水压力的升力等于垂直载荷，则会产生危险的滑水现象[7]。

根据《公路项目安全性评价指南》可知，道路条件主要根据排水设施进行评价。考虑到校园内路面材料的一致性及排水设施的单一性，在定量评价东北林业大学校园交通安全时，此项取相等评价值。

1.2.8 标志覆盖率(C31)

交通标志包括主标志和辅助标志，其中主标志又分为警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志等。当前大学校园内交通标志的设置缺乏统一的标准，存在危险地点缺乏有效标识、交通标志被其他物体遮挡等问题。在实际评价过程中，定义标志覆盖率为交通标志起作用的有效距离占路段全长的比率，并以此作为量化依据。

1.2.9 标线覆盖率(C32)

道路交通标线是用不同颜色、线条、符号、箭头、文字、立面标记、突起路标和路边轮廓标线等所组成，按功能可分为指示标线、禁止标线和警告标线三类。当前大学校园内的道路标线往往具有使用率不高或因长期使用已经难以辨认的情形，起不到对车辆和行人的有效引导作用。定义交通标线有效长度占路段总长的比例为标线覆盖率，作为该项指标的量化依据。

1.2.10 交通安全防护设施安装比例(C33)

定义交通安全防护设施作用的有效距离占路段总长的比例为交通安全防护设施安装比例。大学校园内最常见的交通安全防护设施是减速带，在适宜的位置设置减速带可迫使驾驶员降低车速，从而使师生安全通过。但并非所有防护设施都具有积极作用，在较狭窄的道路上设护栏分隔车辆与行人时，由于分给行人的空间较窄，部分行人仍会选择在车行道上行走，同时护栏削减了原有的车道宽度，双向皆有车辆通过时会产生更大的安全隐患。

1.2.11 交通量(C41)

交通量是指单位时间内通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数[8]。在校园内进行交通量调查时，应选取若干适宜地点，在不同的时段采取人工计数法进行计量，并换算为当量交通量。标准车型和折算系数均按照《公路工程技术标准》执行。

1.2.12 车流密度(C42)

车流密度又称交通密度，是指一条车道上车辆的密集程度，即某一瞬时单位长度一条车道上的车辆数[9]。在实际测量中，可由下式进行计算：

式中：K—车流密度，辆/km；

Q—单车道上的交通量，辆/h；

1.2.13 平均时速(C43)

地点车速是指汽车通过某个地点的瞬间速度。单位时间内测得的通过道路横断面各车辆的地点车速的算数平均值，即为该断面的时间平均车速[10]。地点车速可由雷达测速计测得，测量时应注意将雷达测速计安排在与车辆行驶线成某一固定角度(约20度)处，并从行驶车辆正面接收反射波，以保证测量的准确性。

1.2.14 停车占用车道比率(C51)

道路上非停车位被停泊车辆覆盖的总面积占路段总面积的比例称为停车占用车道比率。评价时应在不同时间段收集此项数据，以获取违规停车现象随时间变化而变化的规律。

1.2.15 行人占用车道比率(C52)

行人群体距道路边线最远处的距离与道路宽度之比称为行人占用车道比率。不同于违规停车，占用车道的行人群体具有流动性，对机动车正常行驶的干扰更加明显。此项数据同样需要在不同路段及同一路段的不同时段进行收集，以全面掌握校园内步行的交通需求随时间变化的规律。

1.2.16 监控设施安装比例(C53)

监控设施作用的有效范围与路段总面积之比称为监控设施安装比例。

2 以东北林业大学为例的定量评价

2.1 校园交通概况

东北林业大学始建于1952年，校园内的路网以网格型为主，家属楼、学生公寓分布较为集中，校园内各区域功能划分清晰。由于建成之初居民机动车保有量尚低，校园道路采用单幅路。如今变得人行道狭窄，且人行道上多植有树木，剩余部分宽度远不能满足日常步行需求。

图1 校园内主要道路示意图

2.2 交通安全指数计算方法及结果

项目组以交叉口为节点，将校园内主要道路划分为8个基本路段(图1)，按上述指标及评价方法进行数据收集。考虑到加法模型适用于各指标对目标值的贡献彼此独立的情形，且某些指标的下降可由另一些指标的提高来补偿，对评价值变动反应的灵敏度较差；而乘法合成模型适用于各指标强烈相关的情形，且合成结果受较小评价值影响较大[11]，实际进行目标层评价值的计算时采用了加乘混合模型，同类指标相乘、异类指标相加，按如下公式进行合成：

式中：Z—校园综合交通安全指数；

Wj—第j项指标的权重；

Yj—第j项指标的评价值；

n—一级指标个数；

m—某个一级指标下的二级指标个数。

计算过程中，将各类型的测量数据进行一致化和无量纲化处理，全部转化成不受单位影响的极大型指标，且各指标的评价值均在[0,100]范围内，得出的目标层评价值亦属极大型数值。计算得到的部分具有指导意义的评价值(如表3)。

3 存在问题及改进措施

3.1 存在问题

通过对上述目标层及各指标的比对分析发现，当前校园交通安全主要存在以下几方面的问题：

(1)上、下课高峰期间，临近主要教学区的路段综合交通安全状况普遍较差；

(2)高峰期间临近教学区的路段上交通量大，同时路边停车、行人占用车道现象也较其他路段严重，通行能力普遍弱于其他路段；

(3)监控设施覆盖率较高的路段并未有效减少停泊车辆占用车道的现象。

3.2 优化措施

在分析总结出以上问题的同时，考虑到校园规模及土地功能划分难以更改，从规划与管理角度提出了以下几点优化策略。

3.2.1 加强停车管理

尽管校园主要道路上多处设有全线禁停标志，路边违章停车现象仍不能完全消除。加强停车管理，可从优化停车场规划和加强监控系统的应用两方面入手。

表3 晚高峰期间目标层及部分指标评价值汇总

从优化停车场规划的角度出发，可将校园内的停车场按照距主要教学区由远及近划分为若干不同区域。如图1所示，A,B,C三个区域对所有车辆免费开放，D,E,F三个区域仅对师生及校内工作人员开放，或对所有车辆开放但除上述三类以外的车辆按时间收取停车费用，以此保证校园内人流最密集处没有车辆长时间在路边停放。同时晚高峰期间学校班车会在固定时段于D区附近的路边停靠，不利于过路行人注意到沿道路正常行驶的车辆和行驶车辆及时发现过路行人并减速。针对此现象，可在距D区最近且车位相对较多的E区划出班车专用停车位，并在早、晚上、下班高峰期间严格禁止其他车辆占用。

在监控设施应用方面，可在校园范围内以现有监控设施为基础，采用车联网技术实现车辆从进入校园到最终停车的全过程引导。当车辆到达校园的某一入口时，会被RFID技术设备识别为师生、校内工作人员或家属区住户车辆，还有一些无电子标签的外来车辆，系统可根据车辆类型及即时更新的各停车场剩余车位数量为其快速匹配适宜的停车场，并通过可变LED标识指引车辆前往。对于违停车辆，由监控设施的视频引导单元传至控制中心并留存记录，有两次以上记录的车辆欲进入校园时，对其按规定收取一定金额的罚款。

3.2.2 优化公共交通

下课高峰特别是晚下班下课高峰期间，学生群体的流动具有很强的方向性，许多学生会沿校园西路前往位于南校区的新食堂就餐。由于人行道过窄，行人占用车道现象严重。尽管学校配备在校园内运送乘客的校车，但乘坐校车的学生占少数，多数学生仍选择步行并侵占车道，干扰校车及其他车辆的正常行驶。

针对此情形，学校可从到达车站步行距离、候车时间、乘车安全性、车辆运行速度、车内拥挤程度、票价合理性等角度作出调整[12]，以增加校园公共交通吸引的客流量。校车站点应尽可能设在靠近教学楼的位置，并设置护栏使学生有序等待；在高峰期增加校车的班次，使大部分学生能够快速乘车离开。由于行人总数的减少和机动车交通量的增加，剩余的少部分学生占用车行道的现象将会有所缓解。

3.2.3 维护步行系统

当前校园中已有纯步行道路，即学生公寓区前方道路全天禁止车辆通行，有效保障了学生在学生公寓区附近活动时的交通安全。与学生公寓区不同，教学区附近机动车交通量较大，不宜长时间禁止车辆通行。可采用分时段实行人车分离的方法，在高峰期间临时禁止车辆进入校园西路中段，对于已经停放在教学区附近的车辆，引导其通过与夏馨路平行的成栋路及与校园西路平行的校园东路驶出校园，同时还应在人流量大的局部道路上构建分时段的步行系统。

4 结语

大学校园内部交通系统较普通城市道路交通复杂程度低，但人车之间的冲突却更为显著，因此应引起管理者高度重视。本文从定量评价的角度入手，以规划与管理的思路为发现的问题提供了相应的改进措施。在校园道路难以大幅度修整的背景下，系统化、一体化的管理思想和智能化、信息化的管理模式之间的相互配合，是建设校园交通安全的主要发展方向，也是建设可持续发展校园的必由之路。

[1]孔德璇，王宪彬，臧明哲.基于AHP的大学校园交通安全定量评价研究[J].哈尔滨职业技术学院学报,2017(1):128-130.

[2]胡光辉.交通安全工程[M].长沙：中南工业大学出版社,1997.

[3]刘志强，赵艳萍，汪澎.道路交通安全工程[M].北京：高等教育出版社,2012.

[4]林雨，陶明霞.道路勘测设计[M].武汉：武汉大学出版社,2013.

[5]城市道路照明指南编写组.城市道路照明指南[M].

[6]文国玮.城市交通与道路系统规划[M].北京：清华大学出版社,2013.

[7]余志生.汽车理论[M].北京：机械工业出版社,2009.

[8]刘东.交通调查与分析[M].北京：中国人民公安大学出版社,2008.

[9]吴芳，马昌喜.交通工程学[M].北京：人民交通出版社,2014.

[10]王炜，过秀成.交通工程学[M].南京：东南大学出版社,2011.

[11]张开冉.城市轨道交通安全[M].北京：科学出版社,2013.

[12]武荣桢，翟栋栋，郗恩崇，李丽.城市公共交通服务满意度评价模型[J].交通运输工程学报,2009,9(4):65-70.

责任编辑：李增华

Quantitaive Evaluation and Improvement Measures on Campus Traffic Safety Based on Additive/Multiplicative Mixed Model——With the example of Northeastern Forestry University

KONG De-xuan, WANG Xian-bin, ZANG Ming-zhe

(School of Transportation,School of information and Computer Engineering,Northeast Forestry University, Harbin,150040, China)

With the speeding acceleration of residents′ motor vehicle ownership, the conflict between motor vehicle and pedestrians on campus become more striking. Most researches on campus traffic safety are confined to qualitative analysis, starting from the quantitative aspect,based on national standards and current situation of campus traffic, the paper defines quantification methods of various indexes, and together with additive/multiplicative mixed model, and make a quantitative evaluation on comprehensive traffic safety index number and various indexes through the experimental study accomplished in Northeastern Forestry University. Based on the statistics, it aims at proposing effective improving measures on campus traffic safety, and providing references on improving campus traffic safety from the perspective of management.

Campus traffic safety; Evaluation index; Quantitative evaluation; Additive/multiplicative mixed model; Improvement measures

10.3969/j.issn.1674-6341.2017.04.013

2017-05-05

2016年度黑龙江省大学生创新创业训练计划项目“面向东北林业大学的校园内部交通安全评价研究”(201610225134)。

孔德璇(1996—)，女，黑龙江哈尔滨人，在读本科生。

TU984.14

A

1674-6341(2017)04-0037-04