基于路面平整度指标的农村公路变形类病害判别研究

2022-05-13王浩仰

中外公路 2022年2期

王浩仰

(1.中公高科养护科技股份有限公司，北京市 100095； 2.交通运输部公路科学研究院，北京市 100088)

农村公路是保障农民群众生产生活的基本条件，是农业和农村发展的先导性、基础性设施，是社会主义新农村建设的重要支撑。党的十八大以来，习近平总书记十分关心农村公路发展，多次作出重要指示，要求建好、管好、护好、运营好农村公路。以习总书记重要指示为引领，为规范农村公路养护管理，交通运输部于2015年出台《农村公路养护管理办法》[1]，其中规定省级交通运输主管部门应制定符合本辖区实际的农村公路技术状况评定标准，县级交通运输主管部门和公路管理机构应当定期组织开展农村公路技术状况评定，路面技术状况评定宜采用自动化快速检测设备，应加快推进决策科学化进程。

安全畅通是农村公路的最重要要求，在路面技术状况评定时要充分考虑道路的使用功能和安全性能，变形类病害(沉陷、拥包、坑槽等)是影响道路通行的主要病害[2]，建立其高效准确的判别方法，有利于引导管理部门和养护单位对路面病害隐患快速排查与治理，提升农村公路的安全通行能力。

1 基于路面平整度指标的路面变形类病害判别思路

目前路面损坏检测主要采用数字图像方法，基本实现了路面裂缝的自动化检测，对除裂缝外其他路面损坏类型的自动检测是今后道路路面检测发展的重点[3]。目前基于3D图像识别的变形类病害检测技术不仅成本高，而且技术应用尚不成熟，对于农村公路检测不具有适用性。

美国试验与材料协会(ASTM)定义道路的平整度(Traveled Surface Roughness)为路面表面相对于理想平面的竖向偏差。中国国家标准GBJ 124 88《道路工程术语标准》规定路面的平整度(Surface Evenness)为路表面纵向凹凸量的偏差值。国内外用于表示平整度的词语很多，在中国，道路工程中一般用“平整度”表述路面状况，而车辆工程中则常使用不平度一词[4]。

国内外文献表明:平整度指标被广泛地应用于路面损坏的相关研究中，Prasad[5]等通过研究发现，路面的平整度在一定程度上可以反映路面的性能状态和病害程度；Sandra等[6]通过路面病害来预测平整度指标，发现坑洞等变形类病害与平整度有最高的相关性，裂缝类病害与平整度相关性最低。

基于以上分析，该文试图建立一种基于路面平整度指标的沥青路面变形类病害判别方法，通过建立平整度指标和沥青路面变形类病害关键参数之间的关系，采用平整度指标来判别变形类病害的位置和程度。

平整度指标选取了两种指标，一种是国际上广泛使用的国际平整度指数IRI，JTG 5210—2018《公路技术状况评定标准》[7]也应用了该指标；另外一种选取了LPV3(3 m Longitudinal Profile Variance)，该指标在英国应用广泛，一方面用于评价路面平整度，研究表明移动方差类指标更能和司乘人员感受相关联[8]；另一方面用于计算综合性能指标RCI(The SCANNER Road Condition Index)，RCI指标主要包括平整度、车辙、裂缝及构造深度4部分，评定单元为10 m。英国自2006年使用RCI指标，2007年根据自身道路情况进行了改良，并沿用至今。

SCANNER对移动方差算法做了规定[8]：见式(1)～(6)，其中式(1)～(5)是式(6)所需要基本参数的具体算法。

(1)

(2)

式中：L为长度；J为与长度L相对应的高程点的数量，四舍五入到最近的奇数，例如对于3 m和10 m移动平均长度，输出间隔为0.1 m，对应的数量为31和101。

(3)

(4)

(5)

式中：Yk为k点处的高程。

(6)

式中：LPVi为长度L范围内从第i点处开始的移动平均方差。

2 试验路段及数据

2.1 试验路段

研究所选试验路段分布在北京地区，分别选取了一条乡道和村道，试验路段的基本情况如下：

(1) T001：乡道，沥青路面，共2 000 m。该路段有较多数量的沉陷，行驶质量较差[图1(a)]。

(2) T002：村道，沥青路面，共2 000 m。该路段有较多数量的龟裂、坑槽以及沉陷，行驶质量很差[图1(b)]。

图1 检测路线典型病害图像

2.2 试验方法

试验路段两种平整度数据(IRI和LPV3)由CiCS IV-L(农村公路路况检测系统)检测车道轮迹带得到，检测设备获得了国家道路与桥梁工程检测设备计量站出具的平整度IRI校准证书(且处于有效期内)，IRI准确性验证方法不再赘述。LPV3是英国SCANNER规范里规定的指标，在中国尚未得到应用，下文对LPV3准确性验证方法进行详细介绍。

在试验路段的轮迹带纵断面测线上间隔10 cm做出清晰的测点标记，采用精度为0.01 mm的数字水准仪分别测试2个试验路段各测点的原始纵断面高程，然后分别进行3 m的滤波，获得滤波后纵断面数据并计算纵断面方差LPV3指标，作为纵断面验证的参照数据。

CiCS IV-L试验时在直线路段考虑了正常匀速、低速匀速(10 km/h)、变速3种试验条件，其中匀速分别试验了20、40、60、80 km/h等不同速度的检测，变速最大加(减)速度达2 m/s2，每种试验条件及每种速度分别进行了3次重复试验。在弯道路段和不利行驶条件下(遇到减速带和严重的沉陷、坑槽病害)，为保证行驶安全，可减速保持低速行驶。操作手在随车测试过程中，对关注的病害(坑槽、沉陷和拥包)位置桩号进行记录。

试验的基本情况包括测试参数、验证方法及主要结论汇总如表1所示。以T001路段为例，试验误差结果汇总如表2所示。

表1 试验情况汇总(纵断面、3 m滤波纵断面)

表2 试验误差结果汇总(T001)

2.3 试验数据

为了探索LPV3和IRI两种指标参数值与变形类病害形状之间的关系，该文将病害进行行车方向二维平面上的简化，如图2模拟图所示。用参数深度d、长度L来描述病害的形状。

图2 病害二维纵断面方向模拟图

试验总共收集了26组路面病害数据，包括坑槽、沉陷和拥包。病害深度d和长度L通过米尺进行准确测量。研究以10 m为单元输出LPV3值，即10 m范围内所有点LPV3值的平均值；国际平整度指数IRI的输出单元也是10 m。

LPV3和IRI各指标数值和病害形状参数对应如表3所示。

表3 试验数据分析

3 数据分析及规律研究

3.1 平整度指标与深度d、长度L的相关性关系研究

(1)LPV3与深度d、长度L的相关性关系运用SPSS软件分别分析LPV3与深度d、长度L的相关性关系，该文选用Pearson和Kendall相关两种方法，结果如表4、5所示。

表4 LPV3与深度d相关性结果

由表4可以看出：两种方法得到的相关系数分别为0.821和0.931，显著性p=0.000<0.01，有统计学意义，两种方法都表明置信度为0.01时，LPV3与深度d相关性显著。

表5 LPV3与长度L相关性结果

由表5可以看出：两种方法得到的相关系数分别为0.009和-0.026，显著性p>0.01，两种方法都表明LPV3与长度L无相关性。

(2)IRI与深度d、长度L的相关性关系

运用同样的方法，软件输出结果不再赘述，结论如下：IRI与深度d相关性显著，与长度L无相关性。

3.2 LPV3、IRI与深度d回归模型

结合上节分析结果，分别对LPV3、IRI与深度d进行各种函数回归，尝试用幂函数、指数、对数3种模型形式，得到的回归公式及相关系数如表6所示。由表6发现两个指标均是幂函数回归的相关系数最好，R2分别为0.87、0.77，并且LPV3与深度d拟合效果好于IRI。

JTG 5210—2018《公路技术状况评定标准》[7]中对沥青路面坑槽、沉陷和拥包等病害类型不同程度划分有明确规定，病害轻重程度划分的关键参数是深度d(表7)。

结合表7中沥青路面坑槽、沉陷和拥包轻度和重度划分的分界值，可取深度d=1 cm和2.5 cm作为变形类病害判别的两个分界值，根据LPV3、IRI和深度d分别建立的回归模型，可计算得到对应深度处于1～2.5 cm，大于2.5 cm两类变形类病害的LPV3和IRI的判别阈值(表8)。

表6 回归模型汇总

表7 深度d取值范围

表8 阈值

4 模型性能验证

选取的验证路段为中部某省份3条县村道，路面类型为沥青路面，测试设备为CiCS IV-L(农村公路路况检测系统)，为了验证采用LPV3和IRI模型的判别效果，进一步采用准确率和误判率两个指标，计算公式如式(7)、(8)所示：

(7)

(8)

式中：N1为指标大于阈值且病害判断准确的数量；N2为病害的数量；N为指标大于阈值点的数量；rh为准确率；rf为误判率。

LPV3和IRI判断变形类病害(深度为1～2.5 cm)的准确率和误判率如表9所示，LPV3和IRI判断变形类病害(深度大于2.5 cm)的准确率和误判率如表10所示。两类病害合并判断的准确率和误判率如表11所示。

表9 病害(深度1～2.5 cm)结果

表10 病害(深度>2.5 cm)结果

表11 汇总结果

对于深度分布在1～2.5 cm的变形类病害，LPV3和IRI指标判别的准确率分别为95.5%和86.4%，误判率分别为8.7%和5%；LPV3准确率比IRI高9.1%，误判率比IRI高3.7%。对于深度>2.5 cm的变形类病害，LPV3和IRI指标判别的准确率一样，但IRI误判率显著高于LPV3，LPV3误判率为0。

两种分布范围病害合并分析，LPV3准确率为89.2%，高于IRI；误判率为5.7%，低于IRI。