公路隧道路段静态行车风险指标体系构建与评估

李 刚，唐 翔，黄春富，谢永淑，杨雅均

（1.广西交通设计集团有限公司，广西 南宁 530029；2.长安大学公路学院，陕西 西安 710064）

1 引言

公路隧道路段环境单调，行车空间封闭，安全性低，驾驶人对行车视距的主观判断和跟车距离的控制存在着较大的干扰，导致风险因素具有更强的随机性。若发生交通事故，受洞口明暗适应的影响，极易引发重大事故和二次交通事故，对快速救援和交通组织都极为不利[1]。公路隧道路段的几何线形特征和行车环境直接影响着隧道路段的行车安全，因此，如何评价隧道路段本身所具有的潜在风险，这对于合理规划交通安全设施和有效组织交通救援具有十分重要的意义。鉴于此，本文引入“静态行车风险”，以描述道路特征以及道路所构成的三维环境对行车安全的影响。

公路风险评估是综合行车环境因素，对交通事故发生概率和可能严重程度进行评价和量化处理，以对公路行车安全风险进行评价[2]。国内外学者的相关研究主要集中于道路动态行车风险或短临预警，而隧道静态行车风险评价相关的研究则相对较少。国外学者对隧道路段风险评价以评价方法的研究为主，主要包括定性和定量两类方法。Helai Huang等[3]和Shy Bassan等[4]考虑线形、驾驶行为、车辆特征和环境因素，利用分类和回归树法研究隧道内事故严重程度的交互影响，后者着重于隧道内火灾的影响，均欠缺对隧道内行车风险的研究；OndrejNyvlt 等[5]结合层次结构模型和模糊综合法分区段评估隧道风险；Ronchi E等[6]考虑通风、照明、消防等因素，基于数值模拟技术和逻辑数学构建安全风险评估模型，但欠缺对道路几何条件的考虑；Audunborg 等[7]构建定量贝叶斯网络模型评价公路隧道风险，确定了隧道长度和曲率关键性影响因素。以上研究多基于既有的模型进行风险评价，对定量、定性风险影响因素的区分和综合评价欠缺层次性考虑，且所构建模型往往忽视了各影响因素间的相互作用。

国内的相关研究则是侧重于模型的构建，主要包括主观性强的“功能驱动”型和客观性强的“差异驱动”型。余鹏程等[1]基于基本指数、设计指数、施工指数和风险损失指数改进肯特指数法模型评价隧道风险等级；袁家伟[8]基于现场调查分析、层次分析、模糊综合评价和可拓综合法对四川省高速公路隧道进行风险评价，以契合度分析各类方法的优劣性；于福华等[9]基于模糊数学和层次分析法，建立特长隧道风险评价体系；邓涛等[10]基于隧道路段事故的致因，应用物元分析法和集值统计模型研究隧道风险。以上研究存在两方面不足：一是“功能驱动”型的主观性较强，评价结果可能因主观偏好而偏差较大，且对风险影响因素的类别和相互性欠缺考虑，应用局限性较大；二是“差异驱动”型主要根据影响因素间的相关性来确定权重，客观性强。马跃等[11]通过仿真试验建立了多元线性回归模型，以平均风险水平作为衡量标准建立隧道入口风险评价标准；郭延永等[12]结合定性、定量指标，构建基于灰色熵权聚类的公路隧道风险评价模型；杨健等[13]考虑评价指标的模糊性和约束性，提出基于改进DSmT的综合评价方法。以上研究评价方法较为单一，易导致风险评价结果准确性不可靠。

在风险评价模型构建过程中，各影响因素之间可能存在一定的相关性。“功能驱动”方法主观性强，“差异驱动”方法客观性较强，两者均对影响因素与评价目标的关系予以考虑，但是对影响因素间的相互作用和影响、定性和定量指标的区分定权欠缺考虑。因此，本文以公路隧道静态风险评价为目标，首先分析隧道路段的静态风险源，并综合风险导致交通事故发生的可能性和事故发生后的严重性构建风险评价矩阵；然后基于道路、环境、管理三方面构建评价指标体系，以信息量最大化的方法确定定量指标的权重，以熵权法结合层次分析法（AHP 法）确定定性指标权重；最后综合风险可能性和风险事故严重性并利用逼近理想点法（TOPSIS 法）与秩和比法（RSR 法）进行排序和合理分档，构建隧道路段的静态风险评价模型。

2 静态风险评价指标体系构建

2.1 风险源分析

风险源是发生交通事故的必要条件，根据风险理论中危险源的分类，道路交通风险源可以分为作为载体的车辆故障与失控、导致风险发生的环境因素被损毁和管理缺陷、决策失误等三类。分析静态风险源，可知第二类风险源主要包括道路缺陷、驾驶员失误和不利环境，在隧道路段中表现为小半径曲线、长大纵坡、侧向余宽不足、照明强度不足、通风不畅、交通安全标志不完善等；第三类风险源包括工作人员对交通管理缺陷和决策失误[14]，表现为隧道路段的救援、管理制度不合理等。

由于多种多样因素的综合作用会增加隧道风险概率，进而更为容易地导致驾驶人出现驾驶失误，从而隧道内交通事故发生的概率更高。为了识别可能带来严重后果的风险源，并构建风险评价模型，本文收集并分析了474起某山区高速公路隧道交通事故，分析事故与线形指标间的关系。

①隧道长度：该高速公路全线共6座短隧道，3座中隧道，13 座长隧道，2 座特长隧道。短隧道及中长隧道事故率相似，约为8.3 起/km；特长隧道事故率较高，约为11起/km。

②圆曲线半径：曲线半径对事故率影响较大。半径在400m～1100m 之间时，事故率波动较大，高值达30起/km，低值为1 起/km；半径大于1100m 时，事故率较低，相对稳定。

③曲线转角：路线转角在45°～60°为宜，该范围内事故率低；路线转角在较大或较小时事故率较高，转角适中时，事故率较低，相关性较高。

④纵坡和坡长：单一指标纵坡或坡长，难以体现纵断面指标对事故的影响。上下坡的事故分布趋势相差较大，下坡事故率大于上坡。事故主要集中在坡度大、坡长处，最大值达10.34起/km（纵坡3.75%、坡长1000m）。下坡时，纵坡对事故率的影响较坡长更为明显。

隧道长度与事故率之间无显著变化关系，因此不宜作为风险评价指标。圆曲线半径、曲线转角、纵坡和坡长均为显著性相关，因此，宜作为风险评价的指标。

2.2 风险评价体系

隧道路段静态行车风险由道路行车条件和环境决定，风险发生的概率以及风险发生后造成的影响分别取决于交通事故发生的可能性以及严重性两个方面：平纵线形等定量指标以及行车环境等定性指标均可直接造成行车风险，作为可能性指标，记为P；隧道长度、管理制度和救援机制等因素则会加剧风险严重程度，作为严重性指标，记为L。结合交通事故的分布特征及风险源分析选取风险影响因素的评价指标。将风险可能性和严重性由轻到重划分为5个等级，构建风险矩阵R，见表1。

表1 风险判断矩阵

2.2.1 可能性影响因素指标

驾驶员在行驶过程中，习惯于视线平顺且合乎思维，且曲线路段上的事故率明显高于直线段。随着平曲线曲率增大，事故发生的频率逐渐降低；纵坡增大时，上坡导致车速降低，烟雾的排放量增加，车辆废气排放量增大，易导致洞内视距降低；下坡则易使驾驶员心理疲劳，进而导致事故发生。结合上文分析，圆曲线半径指标和路线转角指标与隧道事故率之间存在较高的显著性，故作为可能性影响因素指标。

路面抗滑、隧道通风、照明以及安全设施等行车环境指标易增加隧道路段的行车风险。在雨水天气下，路面湿滑，潮湿状态下水泥路面的摩擦系数仅为正常干燥路面时的40%，相对来说极易引发交通事故。隧道照明是为了驾驶人在隧道内行车可以维持正常的视觉效果，从而保证驾驶人在行车过程中有足够的视距；通风的目的是为了把隧道内的有害气体或污染物质的浓度降至允许浓度以下，以保证汽车行驶的安全性和舒适性；隧道内轮廓标、反光环以及里程指示牌等指示标志亦影响着行车安全，标志完善程度不足极易增加行车风险。因此，以上影响因素可作为风险评价的可能性指标。

2.2.2 严重性影响因素指标

严重性指交通事故发生可能导致的后果严重程度。考虑交通事故发生在长或特长隧道路段中间区域，道路交通疏导和受伤人员救援的难度大幅提高，加剧交通事故的严重性，故选取该指标作为严重性影响因素指标之一；隧道路段提供的侧向余宽远小于正常路段，洞内突发事故若侧向余宽不足极易造成二次事故；安全设施是保证隧道路段车辆安全行驶的必要物质条件，完善的管理制度和救援机制，可最大化的减轻事故损失和伤亡，降低严重程度。故将隧道长度、侧向余宽、安全设施完善程度、管理制度和救援机制等作为交通事故严重性影响因素指标，构建隧道路段静态行车风险评价指标体系，如图1所示。

图1 风险评价指标体系

3 静态风险评价模型构建

3.1 风险评价方法

为了综合考虑隧道路段行车环境的复杂性和模糊性等不利于行车安全特点，并使风险评价方法具有较高的准确性和适用性，本文提出基于信息量最大化法、熵权法、AHP法、TOPSIS法以及RSR法的综合方法对隧道路段的静态行车风险进行评价。评价流程及步骤为：建立初始风险评价矩阵、确定指标权重、规范加权矩阵、确定理想解、计算各指标的相对接近度、计算秩和比并RSR分布、构建回归方程并确定RSR分档。

层次分析法（AHP法）的优势在于可反复统一处理决策中的定量与定性问题，综合考虑隧道路段的定量、定性评价指标对风险的影响。信息量最大化定权的方法可降低评价时主观性的影响。逼近理想点法（TOPSIS法）是一种逼近理想解的排序方法[15]，在构造初步决策矩阵并统一量纲后，确定最优和最劣方案，计算各评价对象与最优、最劣方案的距离，并根据距离值的大小进行排序，作为确定最佳方案的依据。秩和比法（RSR法)将各指标编秩统计量值,运用参数统计分析的概念和方法，确定RSR分布。基于信息量最大法、熵权法、AHP法、TOPSIS法以及RSR法的综合评价方法,对于定量指标采用信息量最大法与AHP法组合定权的方式，既能考虑指标间的相关性,提高客观性,又能避免数据不合理造成权重客观性的偏离;对于定性指标,采用熵权法与AHP法可较大程度降低主观性的影响。TOPSIS法与RSR法相结合,可提高评价时权重计算的客观性,同时也可解决合理分级的问题。

3.2 模型构建

①评价矩阵。

由专家打分法确定各指标的最大值、最小值以及平均值,规范化构建初始评价矩阵,进而构建规范加权矩阵。规范化矩阵后利用熵权法确定指标权重,以作;为构建加权矩阵的基础源。根据AHP评价指标体系,依据Saaty九级标度表,建立初始风险评价矩阵X。

式中,xij为风险值，i取值为1、2、3,分别为专家打分最小值、平均值、最大值;为评价指标个数。对矩阵X进行无量纲处理得到矩阵Y,具体公式如下:

式中,yij为矩阵X中对应的xij无量纲化后得到的值。

②权重确定。

从数据分析角度考虑量化指标间的相关性和冲突性，进行定权。以标准差表征评价指标内部的变异程;度,其值越大,代表指标的变异程度越大，信息量越大。以指标间的相关系数表征冲突强度,其值越大,冲突强度越高,信息量越大。

通过对信息量Ei进行归--化处理,得到各指标的风险系数值wi,计算公式为:

同样,需进行无量纲化处理,以提高数据准确度，公式如式(2)。通过，上述方法对各指标值进行标准化处理后,得到相对应的信息量值,进而确定各指标的权重,并构造主对角权重矩阵Wi。对于定性指标的权重确定,在AHP法基础上引入熵的概念。熵权法可以避免指标间的差异过小造成的分析困难的问题,其思路是评价对象在单指标上变异程度越大,则该指标相应的越重要。

⑥根据秩和比值Rj的计算值,确定概率分布TOPSIS法用于排序的相对接近程度Cj值在0～1之间，分布同秩和比法中的Rj用Cj值替代秩和比Rj并以此分档。根据Rj值大小进行分组,列出不同组段的频数f、累计频数f’得到平均秩次R和R/n值，再求出对应概率单位值y。

⑦确定RSR回归方程。

以概率单位值y 作为自变量，以相对接近程度Cj（Rj）为因变量进行线性回归分析，方程为R=α+βy。式中，α、β为回归方程相关参数。

⑧RSR值分档。

按RSR 的合理分档方法，根据标准正态差μ 划分为5 档，对评价高速公路交通安全风险水平进行归档。各档对应的百分位数及概率单位见表2。

表2 风险分级表

4 案例

选取某山区高速公路24座隧道进行实例分析。对可能性影响因素指标中的定量指标和定性指标分别建立初始风险评价矩阵X11和X12，对严重性影响因素指标建立风险评价矩阵X2。进行无量纲化后得到规范化矩阵Y11、Y12和Y2。

结合某山区高速公路事故数据，对可能性影响因素指标中的定量指标进行权重确定，权重值依次为0.2817、0.3200、0.1749和0.2233。利用熵权法对可能性影响因素指标中的定性指标和严重性指标进行权重矩阵确定，并结合初始评价矩阵计算得到规范加权矩阵。对于可能性影响因素指标中的定量与定性指标进行均权处理，即各占0.5的权重，修正各指标权重，计算可得规范加权矩阵V1和V2。

基于规范加权矩阵求得正理想解和负理想解，计算各评价指标与最优方案和最劣方案的距离，以及最优值的相对接近度，结合秩和比法对相对接近度进行分析，根据其值大小分布计算得出对应概率单位值，见表3。

表3 相对接近度分布及概率单位值

以概率单位值y 为自变量，C 值为因变量对可能性影响因素指标和严重性影响因素指标求得回归方程分别为R1=-0.1349y+1.2259 和R2=-0.1283 y+1.1882，相关性系数r分别为0.9502和0.9049，F值分别为162.5和110.5，p值均远小于0.01，故两回归方程均有意义。

以各指标的均值作为风险综合指数进行评价，计算可得R1值为0.5184，风险发生的可能性程度为一般；R2值为0.4995，风险发生后的严重性程度为一般；以指标的最优值作为风险综合指数，计算可得R1值为0.7079，R2值为0.6532，可能性与严重性程度均为一般；以指标的最劣值作为风险综合指数，计算可得R1值为0.2708，风险发生的可能性程度较高，R2值为0.3120，风险发生后的严重性程度为一般。综上，该山区公路隧道路段总体风险程度为Ⅲ级，与7年内该山区高速隧道路段事故率为13.5%相符合。通过计算风险发生的可能性与严重性两个维度的秩和比值，合理划分道路隧道的风险程度，利用风险判断矩阵标定确定隧道路段风险程度为Ⅲ级，即风险程度为一般，处于可接受状态。

5 结语

①综合考虑信息量最大法、熵权法、AHP 法、TOPSIS 法以及RSR法的综合评价方法，结合可能性和严重性构建风险评价矩阵，构建了隧道路段静态行车风险评价分析模型。该风险评价模型在综合了各方法的优点的同时，拓宽了各方法的应用范围。

②以某山区高速公路隧道为例进行风险评价，得出该公路隧道风险等级为中风险，处于可接受范围。因此，隧道静态风险的评价分级结果与实际的交通事故率相匹配，一定程度上反映了该山区高速公路24 座隧道的平均行车安全风险情况，同时也验证了模型的有效性。

③本文主要考虑高速公路隧道路段的静态行车风险，即第二、三类风险源中与环境、道路和管理的相关指标，考虑到风险的不确定性和多变性，未实现对隧道具体路段的风险分级评价。在后续的研究中，将基于可能性与严重性，量化各影响因子，并引入道路危险度指标，建立道路静态风险三维分级评价模型，以为道路交通安全性提升提供参考。