高速公路技术状况指标相关性分析

吕纪伟

(中国铁建投资集团有限公司 广东珠海 519000)

1 引言

我国高速公路虽然起步比发达国家晚近半个世纪，但自20世纪80年代起步建设后，迅速进入高速发展期。根据交通运输行业发展统计公报，截至2020年末，全国公路总里程达519.81万km，其中公路养护里程为514.10万km，占公路总里程比例为99.0%。高速公路里程为16.10万km，位居全球第一。以上数据表明目前公路建设成就很大，且已进入养护时代，公路行业正面临着巨大的养护体量，高速公路同样如此。

高速公路建成后，由于路面工程的复杂多变、早期设计不成熟以及施工质量控制等原因，公路技术状况在交通、环境等多重因素作用下呈现衰减的趋势，且各项技术状况衰减趋势并不一致[1－4]。路面出现了坑槽、裂缝、变形等病害，这不仅影响路面使用性能，严重的甚至还会造成路面结构损坏，进一步影响车辆行驶安全、质量和舒适性，给维修也造成较大困难。

因此，保障高速公路的服务水平，延缓性能衰退，延长使用寿命、减少养护资金浪费是公路养护管理部门一项重要而艰巨的任务。故应当通过合理的路面性能检测方法，科学评估高速公路技术状况。通过路面性能分析、评价和预测来对高速公路进行科学养护，选取合适的养护技术方案和养护时机。

高速公路不同技术状况并非独立发展，而是相互关联、协同演变[5－8]。一般来说各项技术状况测试与评价均采用相对独立的方法体系，有各自的测试方法和评价指标[9]，据此各自开展路面性能演变规律研究，并形成不同的路面性能演变模型。

针对表面性能与结构性能关系的相关研究较为匮乏，Prozzi和Madanat构建了一个递归非线性模型来预测沥青路面的使用性能，模型中考虑的因素有路面结构特性、交通特性和环境条件。Culfik[10]通过统计分析发现加铺路面使用性能与结构性能之间存在较强的相关性，研究强调了集料特性和初始基层状况对沥青混凝土加铺层的影响。Alaswadko和Hassan[11]通过多元回归分析探讨了车辙深度与交通量、路面强度、气候和排水条件的关系，结果发现路面强度为最重要的参数。国内学者孙立军[12]建立了路面弯沉、初始弯沉、路面结构组成系数和PCI之间的关系式，用以研究路面单点弯沉的变化。

基于上述分析可以看出:在相关性研究方面，现有研究指出路面结构性能与表面性能间具有一定的相关性，但仅有少量探索性文献，很难得到统一的定量关系。相关研究主要依赖各自独立测量的数据集，关注同一时间性能之间静态的数据关系，难以揭示路面服役期间时间序列的性能同步演化规律。

当前考虑技术状况间耦合影响的研究较少[13－14]，使得技术指标缺乏关联，无法分析技术状况间高度耦合的内在机制，难以准确评价及预测路面服役性能。因此，本文对山东某高速全线进行公路技术状况检测与评定，并分析各技术指标的相关性，进一步揭示公路技术状况间的相关关系。

2 路段测试方案与方法

测试评价路段为山东某高速公路，路线呈南北走向，全长73.44 km，于2016年12月建成通车。采用高速公路标准建设，双向四车道，路基宽度28.0 m，设计速度120 km/h。试验路在2017年、2018年和2019年的日均交通量为15 205 pcu、19 096 pcu和13 564 pcu。pcu(passenger car unit)为标准差当量数，也称当量交通量。

2019年12月1日至12月15日期间对试验路(桩号K192＋721～K266＋162)进行了公路技术状况检测，检测里程为73.44 km，检验指标包括路面损坏、平整度、车辙、跳车、弯沉等。检测和评定依据为《公路技术状况评定标准》(JTG 5210—2018)[15]、《公路沥青路面养护技术规范》(JTG 5142—2019)[16]。

检测时采用的主要检测指标和对应仪器设备如表1所示。

表1 检测指标和主要仪器设备

3 路面性能评价

首先对试验路检测指标结果进行分析，评价其公路技术状况。基于《公路技术状况评定标准》(JTG 5210—2018)，根据试验路的检测数据，以1 km为统计单位进行分析，公路技术状况评价指标结果如表2所示。

表2 公路技术状况评价指标结果

由表2可知，在通车约3年后的公路技术状况检测与评价中，该高速整体来看表现优秀，除抗滑性能指数(SRI)总体评价(95.24%)为良，路面车辙深度指数(RDI)极少部分(0.86%)评价为良外，其他指标总体评价等级均为优，且分值很高。

4 各技术状况评价指标相关性分析

单独分析各项公路技术状况评价指标后，为探究指标间的内在联系，对各指标间的相关性进行分析。一般常用Pearson相关系数“r”衡量两个参数之间的相关程度，其计算公式为:

式中:X和Y为两个变量，本文指公路技术状况评价指标；N为变量取值个数。由于测试数据均为以1 km为统计单位，因此有75个数据，即N＝75。

当r＞0时，表示两个指标正相关；当r＜0时，表示两变量为负相关；当r＝1时，表示两指标为完全线性相关；当r＝0时，表示两变量无线性相关关系。一般可按三级划分:0＜｜r｜＜0.4为低度线性相关；0.4≤｜r｜＜0.7 为显著性线性相关；0.7≤｜r｜＜1 为高度线性相关。

计算试验路各公路技术状况指标间的相关系数，结果如表3所示。根据相关系数的分级，将显著线性相关及以上(｜r｜≥0.4)的值加粗列于表3中。绘制相关性最高的两个指标(PQI与PCI)及相关性最差的两个指标(PQI与 SRI)的相关性如图1所示。

表3 试验路公路技术状况指标间相关系数

图1 试验段公路技术状况评价指标间相关性散点图

从图1a可以看出，PQI与 PCI的相关性比较高，随着PCI的增加，PQI也呈现出升高的趋势；而由图1b可知，PQI与SRI之间没有呈现出明显的相关性，与表3中其相关系数为0.01相符合。

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对于该测试路段，从表3和图1可知:

(1)路面技术状况指数(PQI)与路面损坏状况指数(PCI)高度线性正相关，相关系数为0.83。

(2)路面损坏状况指数(PCI)与路面抗滑性能指数(SRI)显著线性负相关，相关系数为－0.50。

(3)路面抗滑性能指数(SRI)与路面结构强度指数(PSSI)显著线性负相关，相关系数为－0.47。

根据《公路技术状况评定标准》(JTG 5210—2018)，对于该试验路，其PQI应按下式计算:

由PQI的计算公式可知，PCI所占权重最大，为0.35，说明实际上PCI对PQI的影响较大，因此计算得到的两指标间相关性很高，两者的相关性表达出明确的因果关系。

5 结论

通过对山东某高速公路技术状况检测数据进行分析，可得出以下结论:

(1)通车约3年后，试验路的技术状况检测与评价表现优秀，除抗滑性能指数(SRI)总体评价及路面车辙深度指数(RDI)极少部分评价为良外，其他指标总体评价均为优。

(2)路面技术状况指数(PQI)与路面损坏状况指数(PCI)高度线性正相关，这是因为PQI的计算公式中PCI权重最大。

(3)路面损坏状况指数(PCI)与路面抗滑性能指数(SRI)显著线性负相关，原因可能是路面纹理构造的衰减导致路面抗滑性能下降，应当引起重视，后续养护时需采取针对性措施。

(4)路面抗滑性能指数(SRI)与路面结构强度指数(PSSI)显著线性负相关，但这并不代表两项指标性能间有明显关系，故试验结果分析时既要考虑数据，也要考虑数据背后的实际意义，尤其是路面的养护历史情况。