基于未确知测度理论的高速公路交通安全评价

贺玉龙，陈兵硕，高鹏旺，刘 磊，迟佳欣

(北京工业大学 城市交通学院，北京 100124)

0 引 言

高速公路给出行带来巨大便利。交通运输部2019年交通运输行业发展统计公报显示，目前我国高速公路里程已达到14.96万公里，居世界第一。然而由于行车速度快、交通量大，高速公路每百公里事故率、死亡率、受伤率都是普通公路的3倍以上[1]。高速公路上事故频发，严重影响了通行效率和人民生命财产安全。为了解高速公路上行车风险程度，提出针对性的处置管理措施，有必要进行高速公路交通安全评价研究。交通安全是人车路环境大系统综合作用的结果，车辆在高速公路上的运行受到多种复杂因素相互干扰影响，选用科学有效的方法对这些因素进行分析挖掘是高速公路交通安全评价的关键一环。

在交通安全评价中，常用方法有模糊综合评判法、层次分析法、BP神经网络法等。然而模糊综合评判法难以客观确定隶属度函数，计算过程复杂分辨率差。层次分析法多依靠专家主观经验，指标过多时数据分析量大，权重难以确定。BP神经网络法需要选取典型样本组成训练集，且算法收敛速度慢、结构选择不一，均会对评价结果带来影响。未确知测度理论能够较好地解决不确定性、复杂影响因素的问题。该模型既可以吸取专家测评经验，又可以充分利用客观指标属性状态，获得指标未确知测度，对主客观指标进行评判分析，从而有效处理不确定信息，结果可靠性强。未确知测度理论可对交通安全影响因素进行定量分析，是一种较为科学和可靠的方法。基于此笔者从天气、线形、路面、交通状况4个方面选取指标，将未确知测度理论应用于高速公路路段的交通安全评价研究中，为高速公路行车风险判别以及事故预防工作提供参考。

国外发达国家对道路交通安全评价研究较早，提出的理论方法相对来说比较成熟。D.LORD等[2]将车辆运行速度、V/C、交通密度、服务水平等参数与事故数据进行负二项回归拟合分析，实验结果显示，V/C比交通流量能够更为准确地描述道路交通安全状态；J.AMBORS等[3]通过大量道路监控数据分析认为，曲率变化量、路段长度、交通量是交通安全风险评估和预判的重要参数；T.USMAN等[4]通过对加拿大高速公路调研，提出月份、空气温度、降水强度、能见度、路面情况等因素会显著地影响到车辆的运行安全；SHEN Yongjun等[5]在对交通事故数据信息进行多年统计分析的基础上，提出交通事故不仅仅是单种影响因素引发。因此在事故风险评价中应尽可能多的选取有效影响因素，并提出了DEA-RS模型。

国内对道路安全评价起步较晚，但近年来相关研究逐渐增多，方法逐渐丰富。郝宇聪[6]提出道路事故是在某种背景下，由于人-车-路-环境四方面因素失衡引发的；赵新勇[7]使用大数据挖掘方法，分析了速度、坡度、道路摩阻系数、驾驶员特性等因素对交通安全的影响作用；杨帆[8]分析了高速公路纵断面线形指标、线形组合与交通事故数变化的规律，并建立了线形条件与事故率的关系模型；尚鹏[9]对恶劣天气下高速公路上的车况、运行环境等信息进行了影响分析，辨识出了风险因素并进行量化评价，用风险值表示对行车安全的危害程度。

虽然专家学者们对交通安全问题进行了研究，但是多是将历史事故数据进行统计分析或者是选用某一个或几个影响因素与事故数拟合，侧重于事故后评价，对于事故前对道路交通安全的综合评价较少，尤其是未能将交通安全的客观影响因素进行整合后的评价。因此，笔者在前人研究的基础上，从天气、线形、路面、交通状况4个方面选取指标对高速公路交通状况进行安全评价，希望为高速公路的行车风险判别及事故预防工作提供参考。

1 未确知测度理论

设待评价对象集合X={X1,X2,…,Xn}，其中，第i个评价对象为Xi。设待评价指标集合I={I1,I2,…,Im}，其中，第j个评价指标为Ij。Xij表示第i个评价对象的第j个评价指标值。设待评价等级集合U={U1,U2,…,Up}，其中，第k个评价等级为Uk。当第k个评价比第k+1个评价优,记为Uk>Uk+1。当U1>U2>…>Up时，认为{U1,U2,…Up}是待评价等级集合U上的有序分割类[10]。

1.1 单指标未确知测度

uijk=u(xij∈Uk)表示调查值xij对第k级评价等级的归属程度。u应分别满足非负有界性要求、归一性要求和可加性要求，即:

0≤u(xij∈Uk)≤1

(1)

u(xij∈U)=1

(2)

(3)

当u不能满足(2)式与(3)式时,则认为u值理论上不可信。

各指标对评价等级的隶属度构成的矩阵称为单指标未确知测度矩阵(uijk)m×p,如式(4)：

(4)

1.2 确定各指标权重

计算指标权重时通常选用专家评估法、层次分析法，德菲尔法等。这些方法虽然可行，但主观性较强。为消除由于个人的偏好带来的偏差，在确定权重时选用信息熵法。

重要度yij值大小表示指标Ij对识别Xi评价等级的重要程度。两者计算方法如式(5)、(6)：

(5)

(6)

获得向量Wi={wi1,wi2,…,wim}为对象Xi的指标权重向量。

1.3 多指标综合测度评价向量

设：

(7)

1.4 置信度识别准则

按置信度识别准则确定评价等级。对于评价空间U的有序分割，按多指标综合测度评价向量的极大值、极小值进行判别都是不科学的。设置信度λ一般取值：0.5≤λ≤1。对有序分割U={U1,U2,…Up}，当U1>U2>…>Up时，若k0满足：

(8)

则认为对象Xi属于第k0个评价等级Uk0。

2 高速公路交通安全评价指标体系

科学的评价指标体系是有效评价的重要基础。结合已有研究，对湖南省近年高速公路事故信息进行分析研究，根据评价指标体系构建的可行性、独立性、科学性等原则，最终选取天气、线形、路面、交通条件四个方面影响因素。

高速公路上的行车对天气条件极为敏感。恶劣天气直接影响了车辆行驶环境，使得车辆通行受到限制。低能见度下驾驶员难以准确辨认道路上其他车辆以及各类标志标牌信息，不利于行车安全。降雨、降雪等天气使得高速公路路面淋湿打滑，车辆刹车制动距离增大，容易侧滑、甩尾、跑偏，出行带来安全隐患。

道路线形指标包括道路的平纵线形组合、坡长、坡度以及转角等。长大坡度路段往往成为高速公路的瓶颈路段[11]。对于较大坡度的路段，交通事故数也较大，当平曲线与大纵坡重合，道路通事故率增大[12]。

高速公路路面运营过程中会发生老化，致使其性能下降[13]，影响着行车安全。汽车行驶在结冰或湿润的路面上时，操纵稳定性和制动性都会受到不同程度的影响，即使驾驶员以低速行驶也极易出现交通事故。

交通流状态对事故的发生及严重程度都会产生影响。V/C指路段实际交通流量与饱和通行能力的比值，反应了道路交通的饱和度。V/C的取值与交通事故有密切关系。一定条件下，当V/C较大时，发生事故的概率也较大[14]。

指标选取的质量直接影响到评价结果的有效性。结合已有信息，从天气条件、线形条件、路面条件、交通条件4方面影响因素选取7项评价指标,分别为降雨量X1、降雪量X2、能见度X3、道路平均转角X4、平均坡度X5、路面附着系数X6、V/CX7构建高速公路交通安全评价指标体系。将在高速公路上的行车风险水平分四个等级即低风险、一般风险、较高风险、高风险，分别用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级来表示，其危险程度依次升高。低风险说明道路交通条件好，事故数少且为简易事故；一般风险是指道路条件良好，事故相对较多；较高风险表明道路交通环境复杂，极易出现事故；高风险是指由人车路环境管理等原因导致事故高发易发。较高风险路段和高风险路段是后续重点分析和治理的对象。

影响程度分级标准如表1。

表1 高速公路交通安全评价指标及分级标准

3 实例应用

应用湖南省某高速公路路段的统计数据进行交通安全评价研究。调查测量冬季该路段各指标量：降雨量为4 mm，降雪量为2.60 mm，能见度为330 m，平均转角为56°/km，道路附着系数为0.25，V/C为0.26。

3.1 构建单指标测度函数

根据单指标测度函数的定义，分别将Ⅰ级指标区间最大值、Ⅱ、Ⅲ级指标区间平均值、Ⅳ级指标区间最小值为分级标准，建立降雨量、降雪量、能见度、平均转角、平均坡度、路面附着系数、V/C的单指标测度函数见图1。

图1 单指标未确知测度函数

3.2 建立单指标测度矩阵

统计各影响因素的数据信息,代入单指标测度函数，获得该路段交通安全单指标测度矩阵如下：

3.3 计算指标权重

根据式(5)、(6)确定出各评价的指标权重如表2，表中y表示重要度，w表示权重。

表2 某高速公路交通安全评价指标值

即指标权重向量为：

W=(0.1780,0.1161,0.1503,0.1256,0.1780,0.1200,0.1322)

3.4 多指标综合测度评价向量

由式(7)求得多指标综合测度评价向量为:

uk=(0.2044,0.4039,0.3521,0.0396)

3.5 置信度识别

取置信度λ=0.6，依照置信度评价准则，多指标综合测度评价值由小到大计算，k0=0.204 4+0.403 9=0.608 3>0.6。将多指标综合测度评价值由大到小计算，k1=039 6+0.352 1+0.403 9=0.795 6>0.6。前后判别结果一致，因此判断该高速公路路段行车交通安全等级为Ⅱ级，即一般风险。

3.6 评价结果分析

通过未确知测度理论方法，判定此条件下该高速公路的风险等级为一般。尽管危险性程度不高，但仍不能放松大意，在高速公路运营中应加强监测和防范，争取将交通事故发生的可能性及事故严重程度降至最低。

应用模糊综合评判法对该高速公路路段交通安全情况进行判别检验。共邀请到12位交通专家对各项指标进行评分，得到评价指标权重矩阵表见表3。

表3 某高速公路交通安全评价指标权重表

由隶属度计算方法，将单指标测度矩阵(uik)7×4作为隶属度模糊矩阵。按照模糊综合评价法，计算得出评价结果向量uk=(0.136,0.393,0.375,0.096)。利用最大隶属度原则,判属同为Ⅱ级风险，验证了未确知测度理论方法评价结果的有效性。但未确知测度理论方法的评价比模糊综合评判法更科学。因为在模糊综合评判法的评价结果向量中，判属为Ⅱ级(0.393)和Ⅲ级(0.375)相差较小，只强调极值而忽视了值贡献的做法不够科学。引入置信度识别准则，取置信度λ=0.5, 从大到小和从小到大的评价结果均为Ⅱ级。此外，关于权重的计算，未确知测度理论方法中不是简单计算了指标权重的绝对数值,而是针对已建立的评价模型确定了权重。由此得出，在高速公路的交通安全评价研究中应用未确知测度理论方法是可行的。

4 结 语

1)笔者考虑了天气条件、线形条件、路面条件、交通条件四方面，详细划分降雨量、降雪量、能见度、道路平均转角、平均坡度、路面附着系数、V/C共七个评价指标，大致反映了高速公路上车辆运行安全水平的综合状况。

2)采用信息熵法计算各指标权重,提高了客观性。按照置信度识别准则判定高速公路危险程度等级，在一定程度上降低了评价向量中极值对评价结果的影响。结合湖南省高速公路的调查统计信息进行评价，结果显示此方法可靠，应用性强。

3)采用未确知测度理论能够准确评价高速公路路段的危险程度。高速公路管理部门可由此掌握危险地段，实施改善和防范策略，科学管理高速公路，有效降低事故率。

4)高速公路行车影响因素多且复杂，如驾驶员特性、道路线形、交通安全设施、路面状况、车型分布、交通量、运行速度、天气状况等。笔者只选取了一部分因素，未来研究有待深入分析，以加强评价结果的可信度和适用性。