城市快速路交通事故特性分析与安全评价

单亚男,李树彬,林兆丰

(1.山东建筑大学 交通工程学院，山东 济南 250101;2.山东警察学院 交通管理工程系，山东 济南 250014)

快速路作为城市道路的核心，连接城市主要片区，为城市居民提供了更加方便、快捷的出行方式。随着城市交通需求的不断增加，城市快速路逐渐处于交通超负荷状态，一旦突发交通事件，就可能对路网造成巨大的压力，从而产生拥堵甚至导致城市交通瘫痪。据有关研究表明，道路上大约有60%的交通延误是由于交通事件引起的[1]。因此深入研究城市快速路事故发生原因，实时评估道路交通流运行情况，从而改善交通安全状况，提高交通路网的运行效率，是交通管理部门面临的迫切需要解决的问题。

目前国内外学者从不同角度对交通事故的发生规律以及交通事故的预防进行了大量的研究，提出了一些预防交通事故、提高道路安全的理论与方法。对于道路实时交通流运行风险评估的研究重点多针对于如何利用不同的建模方法来分析和预测道路的事故风险。裴玉龙等[2]从事故时空分布、事故成因以及事故发生形态等方面阐述交通事故特性，选取相应指标建立了基于主成分分析法的快速路交通安全评价模型。Shi等[3]利用数据挖掘和贝叶斯统计模型对导致碰撞事故的主要因素进行实时识别，证明了高峰时段、上游位置较高的交通量和较低的速度以及下游检测点较高的拥堵指数(CI)显著增加了撞车的可能性。李诗佳等[4]使用仿真方法对高速公路苜蓿叶型立交环形匝道侧滑事故进行研究。Wang等[5]在安全表现函数的基础上，通过建立广义线性模型，预测了交叉口交通事故的发生风险。牛毅等[6]采用数据挖掘技术对高速公路货车交通事故影响关联因素进行了分析。Chen等[7]利用关联性规则分析了高速公路交通事故的特征及其影响因素，得出各类车辆的事故特征，并确定了各种情况下伤害和死亡事故的原因。杨奎等[8]采用事故风险评估分析方法对上海城市快速路的交通流数据进行可行性分析，并使用交通流数据与事故数据构建事故风险评估模型，证明了低速运行及车道间流量的差异性会使事故发生的概率增加。

本文从时空分布、事故形态、事故发生原因等方面分析济南市交通事故的特性，并选取事故发生前的不同时间窗下的车型比和交通流量两个指标，构建事故风险安全评价体系色阶图，并根据概率统计模型推算出事故发生临界流量，建立快速路事故风险安全评价模型。通过该模型可以挖掘交通流量、车型比例与事故风险潜在关系，进而掌握快速路交通安全的影响要素及其影响程度，为快速路的交通安全管理提供参考，具有重要的理论意义和实践价值。

1 城市快速路交通事故特性分析

本文所使用的样本数据来自济南市交警部门和交通运输管理部门，通过筛选3年来24 h、节假日均出现加大交通流量和加大波动范围的事故数据，收集得到2016—2018年济南快速路共1 034起交通事故的数据。选取事故发生前线圈检测器的交通流数据和卡口视频数据，将事故数据中事故发生的地点、公里数、方向、时间的格式进行统一整理，并除去信息不全的179条信息，得到用于本研究的855起交通事故的样本数据。

城市快速路道路中央通常设有中央分隔带，这与高速公路主线系统相似，属于全封闭式管理，机动车的行驶不受反向车流和行人影响，快速路的主要功能是能够快速疏导，解决城市区间中、短距离交通出行，从而使路网的总体容量提高，同时又能够分担主次干路网的交通压力。相比于其他等级城市道路，快速路要求车辆运行速度较快，大多数城市快速路的交通组成以小汽车、公交车、大巴车、小型货车为主。本文将根据济南市快速路的事故数据资料，对城市快速路的交通事故特性进行分析。

1.1 事故时间分布特性

图1所示为2016—2018年济南市快速路事故24 h分布折线图，其中事故比例是指在这个时间段发生的事故数与总的事故数的比值。由图可知，6:00—8:00和16：00—20:00这两个时间段与其他时间段相比事故发生数量较多，根据济南市实际情况，该时段为早晚出行高峰时期，在这段时间里交通流量快速增加，容易引起交通事故。另外，夜间0:00—6:00、22:00—24:00交通事故发生数量有明显的增加,主要是夜间流量与白天流量相比较少，驾驶员行车自由且行车空间较大，但受到光线影响行车视野不佳，可能会因为行车速度较快或违规操作引发交通事故。

图1 2016—2018年济南市快速路事故24 h分布折线图

1.2 事故空间分布特性

城市快速路主要分为基本路段、交织区、上下匝道合流区与分流区4部分。车辆在出入匝道前后要经过合流、交织、分流等过程，根据文献介绍，大部分的交通事故发生在交织区和上下匝道入口处，而在快速路基本路段发生的事故相对较少[9]。车辆在出入匝道前后要经过合流、交织、分流等过程，由于快速路速度要求较高，一般采用60、80和100 km/h限速，在交织区与上下匝道等区域以较高的速度行驶容易使事故的发生概率增加。虽然交织区、上下匝道合流区和分流区只占快速路总里程的很少一部分，但是该部分较高的交通事故发生率需引起有关部门的注意。

1.3 事故形态分析

有统计研究表明，快速路上的交通事故形态主要有追尾、刮擦、正面碰撞、撞固定物、侧面碰撞等，其中追尾事件占所有事故的半数以上，其次为刮擦事件[10]。通过分析2016—2018年济南快速路交通事故数据资料可知，追尾事故占三年发生的事故总数的50.54%，详见图2。追尾事故的发生主要是因为车辆排队行驶时，前面车辆因为各种突发情况采取紧急制动，由于快速路车辆行驶速度较快，后续车辆驾驶员的反应时间较短，导致后续车辆无法及时避让从而产生追尾事故，快速路上的车速较快且流量大，容易造成二次事故，如引发连环追尾事故，这会对快速路的通行能力造成很大的影响。

图2 济南市2016—2018年快速路交通事故形态分析

2 快速路事故风险安全评价表

2.1 事故交通流量核查

城市快速路上的交通组成比较简单，主要以小客车为主。有关研究表明在快速路交通组成中大型车比例较少，但是与大型车相关的事故比例是大型车交通组成比例的2倍多[2]。由于城市快速路匝道之间距离较短，交通流量变化较大，根据事故发生特点以及快速路的交通组成特点，提取事发路段前5、10、15 min的交通流量，并区分大小车型，以车型比(小型车数量占车辆总数比例)表示。

事故的发生是多种因素的综合作用，对可能影响事故严重程度的某种因素通常使用相关性分析法。本文选择典型性相关分析方法对数据进行降维分析，典型相关分析是用于分析两组变量之间相关关系的多元统计方法，其优势在于在最大可能地保留原始变量主要信息的前提下通过降维简化问题，从而在研究复杂问题时能够尽快地抓住问题的主要信息[11-14]。其主要步骤如下：

(1)根据最大相关性原则，在两组变量的最大线性组合中，选择一对相关系数最大的线性组合，这两个线性组合称之为一对典型变量；

(2)从去除第一对典型变量的余下的线性组合中，找出两组变量线性组合，使两者之间相关性最大但与已选择出的典型变量的相关性最小，作为第二对典型相关变量；

(3)依此思路如此下去，提取出两组变量之间的全部信息后可以得到若干对典型变量，据此用两组变量中的典型变量的相关关系来研究原来两组变量之间的相关关系。

本文利用Excel中的数据分析功能，进行事故数据之间的相关性分析，判断事发路段前5、10、15 min的交通流量和该时间段内的车型比的相关性，并选取易操作、距离事故发生时间较短的数据流量信息进行分析。分析结果如表1所示。

表1 事故发生前交通流量和车型比相关性分析

在相关性矩阵中发现事故发生前5 min的交通流量与事故发生前10 min的交通流量相关系数R2=0.908 6，5 min的交通流量与15 min的交通流量相关系数R2=0.832 2，由相关性值大小可知，15 min的交通流量变化幅度更大一些。事故发生前5 min的交通流量更能体现事故发生时的流量情况，故本文选取事故发生前5 min交通流量为事故发生时流量。

关于车型比与事故发生之间的关系，研究发现3组数据的车型比相关性均在0.92以上。由于城市快速路的交通组成大多以小型车为主，故可直接选取事故发生前5 min车型比及交通流量为事故安全评价指标。

2.2 事故严重程度分析

根据事故的严重程度不同，可以将事故划分为一般事故和严重事故，一般事故是指无人员伤亡的事故，严重事故则是有≥1人伤亡的事故。把一般事故与严重事故的占比加入事故发生前5 min车型比和交通流量数据中得到图3。图3表明，严重事故一般发生在交通流量较低，大型车比例相对较大的区间。可能是因为大型车机械性能较差、超载和驾驶员疲劳驾驶等容易造成严重的交通事故。

图3 事故发生交通流量和车型比散点图

2.3 事故密度色阶图

为了更深入地探究交通流量、车型比与事故之间的关系，本文采用Excel中的色阶图功能，对事故发生时的交通流量与车型比进行分析，并将结果以色阶图的形式进行呈现，见图4。图中纵坐标为事故发生前5 min交通流量(veh),横坐标为车型比，生成了一个10×10的方格矩阵，然后对方格中散落点个数进行统计，将方格中的数字除以事故总数。通过Excel表格中带有的色阶图程序，进行染色处理，得到事故发生概率的色阶图。事故发生概率公式表示如下：

(1)

式中，C为事故发生的概率；bij为一个方格内的事故数，i、j分别代表方格的横纵坐标；B为表格中10×10的方格矩阵全部事故数量。

通过事故密度色阶图可直观体现出事故发生概率与交通流量和车型比例的关系，即方格中的颜色越深，则事故发生的概率越大。根据图4中的数据可以得到在车型比0.98～0.99时，事故发生前5 min交通流量在240～300 veh的时候，事故发生的概率为10.53%。

图4 事故发生概率色阶图

通过数据分析得到的事故发生概率色阶图构成了路段风险评价表，可以根据某一时段的交通流量以及车型比对该路段进行事故安全风险评价。

3 确定事故交通流量临界值

3.1 换算标准流量

根据交通工程学的相关理论和《公路工程技术标准》[15]，应将大型车流量换算成标准流量。不同车辆对应的折算系数如表2所示。

表2 车辆系数折算表

标准流量换算公式见式(2)：

Ve=V∑PnEn，

(2)

式中，Ve是指当量交通量，V是指总的自然交通流量，Pn是指第n类车辆占总交通量的百分比，En是指第n类车辆的换算系数。

现有的流量统计数据中没有区分中型车、大型车和铰接车，所以无法对交通流量进行分类统计。根据快速路交通组成的特点，大型车一般为小货车、大巴车和公交车等。由于其折算系数相对较小，故将公式(2)根据现有的数据类型进行合理转换，所有大型车按照平均折算系数，换算为标准交通流量。计算公式见式(3)：

(3)

3.2 确定平均折算系数

将自然交通流量根据不同的折算系数转换为标准流量，使得原来的二维衡量标准，降成一维的标准流量，求出交通流量的标准差与均值，并计算出不同折算系数下的变异系数。变异系数又称为离散系数，是一个评价数据离散程度的相对指标，用于比较不同组别数据的离散程度，变异系数越小代表数据离散程度越小[16]。通过大量的数据测算，如表3所示，当折算系数为2.5时，其变异系数最小,说明散点图中所有事故的点聚集程度最高。

表3 变异系数表

按照平均折算系数2.5，推算每起交通事故的标准流量，并进行标准流量数据密度检测，最后对密度的直方图进行曲线拟合，如图5所示。发现结果基本符合正态分布规律。

图5 快速路交通事故标准流量密度分布曲线图

3.3 事故临界流量的确定及验证

在标准正态分布曲线中，定点数值为全部数据的均值。图例拟合曲线中柱状图为5 min标准流量240～270 pcu的范围值，无法明确其曲线定点值。因此需对折算系数为2.5时事故发生前的标准流量求均值，得出结果为5 min标准流量269.99 pcu，正好在上述范围之间。再将其带入原有自然流量和车型比的散点图中进行验证，并对事故数据进行拟合，得到一条上升的曲线，穿行于事故密集区域。将此均值定义为事故临界流量。

由前面路段风险评价表可知，当车型比为0.98～0.99时，5 min交通流量在240～300 veh时交通事故发生次数最高，上文所得出的临界流量为标准流量，且车型比为0.98～0.99，折算系数为2.5，所得5 min临界交通流量269.99 pcu在其范围内，故可以通过事故风险安全评价模型判断某段路的交通流量是否达到临界值，提前采取主动的交通管控措施以达到预防交通事故的目的。根据正态分布的规律，上下一个标准差的范围将涵盖68.2%的事故发生概率，因此得到了两条黄线的区间，即上警戒线和下警戒线，详见图6。

图6 事故流量拟合曲线图和警戒线图

根据当前流量和车型比例，通过查询路段事故风险评价表对可能发生的交通事故进行预警。交管部门可通过提前介入调控交通流量预防事故的发生，提升快速路运行安全水平。

4 快速路交通事故预防策略

通过对快速路的交通事故特性以及安全风险评价模型的结果分析，对快速路的事故预防可采取以下策略：

(1)匝道控制

根据当前交通流量和车型比例，通过查询事故风险安全评价表可知当快速路的主线交通流量达到事故发生流量临界值时，可以在匝道入口处设置交通信号灯或采取相应的交通管制设施，降低入口匝道进入快速路主路的交通流量，同时配合道路信息发布等诱导手段，即将进入达到临界流量路段的车辆从最近的出口匝道驶出进行分流，降低路段的交通需求，避免产生交通拥堵，从而使快速路的交通维持在最佳运行状态。

(2)交通诱导

当快速路上主线交通流量达到事故流量警戒值时，可考虑采取借用应急车道措施。根据历史和实时交通流量数据对照事故安全风险评价表，对可能产生交通事故的风险进行预判排查，在该路段利用路面情报或增设提示牌的方式，告知驾驶员应急车道的起点和终点，并在起终点分别提示“前方驶出车辆可以借用应急车道”“停止借用应急车道，请返回原车道”。当该路段的风险缓解后，利用可变信息标志板以及导航软件协同发布撤销管控诱导的指令。

济南市快速路由于建设期不同，早期建设的快速路有一部分没有应急车道(例如北园高架)。针对没有应急车道的快速路可以根据实际路况需要，将前方路段及周边路段的实时路况以简化路网的形式通过可变信息标志板告知出行者，辅助驾驶人及时调整驾驶路径，合理选择绕行路线。

(3)不同车型分道行驶

根据大型车比例对交通事故严重程度的影响分析可知，大型车与小型车在车型结构、机动性能和车辆限速要求等方面存在较大的差异，当两种车辆行驶在同一路段时，大型车车辆行驶速度较低，易形成混合车队，阻碍小型车辆的视线，容易造成视野盲区。一方面交管部门应对大型车密集区域或时段，加强道路巡查，或采用限时、限路的通行管理措施，强化大型车事前预防。另一方面，可对原有的快速路进行拓宽或新建快速路，针对不同车型建立专用车道，强制小型车辆与大型车分开行驶。

5 结论

本文通过对济南市快速路事故数据的处理、分析和总结，得出事故时间、空间分布特性以及事故形态特征。通过挖掘历史数据，根据交通流量和交通事故之间内在联系，构建了城市快速路事故风险安全评价模型。根据实际交通流量在所对应的事故风险评价表和事故临界流量的位置，可以自动评估快速路当前安全运行的风险,实时为交管部门提供参考，使其及时干预调控快速路交通流量，或采取主动交通管控措施，达到有效预防交通事故的目的，为城市快速路主动式的交通管理提供一定的理论支撑。