基于TIMS监测数据的交通事故特征分析与安全评价

秦绯 员伟 续宏

(1.山西省交通运输运行监测与应急处置中心，山西 太原 030000；2.山西交通控股集团有限公司，山西 太原 030000）

一、概述

我国交通安全形势不容乐观，交通事故总数也逐年递增。尤其在地势复杂、天气多变的山区,事故发生率更是居高不下,这严重威胁着司乘的生命财产安全。

为有效应对此类问题，山西省交通运输运行监测与应急处置中心、山西交通控股集团有限公司联合东南大学开发了交通事件管理系统，又名TIMS（Traffic Incident Management System）。该系统实现了对山西全省高速公路交通事故、路况信息、养护施工、天气状况、通行量费、咨询服务等信息的采集、跟踪、整合、查询，达到路况信息报送字段标准化、路况信息报送流程标准化、路况信息报送管理档案化、路况信息报送及时通讯化、路况信息报送位置精细化，以及对高速公路“集中、高效、统一、特管”的管理目标。

二、高速公路长大纵坡段交通事故因子特征分析

（一）长大纵坡段导致交通事故的影响因素

目前，高速公路上长大下坡交通事故大致有4个主要危险因素,即人为因素、车辆性能因素、道路安全因素,以及天气条件因素。

人的因素在道路安全性上能够发挥决定性影响，酒驾、疲劳驾驶及车辆操作不当，都易引发交通事故；车的因素主要取决于车辆自身的设备，如：照明灯、刹车毂、减震片的疲劳强度等；道路安全因素主要分为道路几何线形、路面平整度、交通安全标志设施3类；影响交通安全的不利天气条件主要包括冰雪、大雾、雨水等。

（二）长大纵坡事故特性研究

根据事故与时间的内在联系，可以针对不同的安全问题提出不同的预案，以提高交通安全水平。

图1 某省高速公路部分长大纵坡段交通事故单日时分布图

对长大纵坡路段交通事故在空间上的分布特性进行研究，是为了按照交通事故在空间上的分布，找出事故与公路线形之间存在的内在联系，从而改良现有道路的不良线形组合，有效提升交通安全。

图2 某省高速公路部分长大下坡段交通事故道路平面位置分布特点图

图3 某省高速公路部分长大纵坡段交通事故路段坡度分布特点图

图4 某省高速公路部分长大纵坡段交通事故路段坡度差分布特点图

三、高速公路长大下坡道路行驶安全评价研究

《道路安全手册》中提到，评价道路交通安全的指标分别指道路交通事故的数目或者事故中人员、财产损失情况，亦或者二者共存[2]。根据经验分析，一场交通事故的背后往往隐藏着诸多原因，如人员注意力、道路线形差，路面性能损耗严重等[3]。

（一）高速公路事故概率的安全评价指标

从本质上来说，事故率代表某一路段在单位时间内发生的事故数量，事故率的大小则反映了该路段的行驶安全指数。本文以近5年内百万车公里事故率作为指标，来评价14处长大下坡路段的交通安全，如表1所示。从表中可知，事故率由高到低的前三坡段分别为坡段C、坡段G和路段E。

（二）交通事故严重程度下交通安全状况研究

道路交通安全评价的另外一项指标是事故严重程度，所谓事故严重程度，即一项有着4项二级指标的安全指标，依次是：人员伤亡数、事故车辆数、交通事故持续时间、重大交通事故持续时间。

表1 14个长大下坡段事故率排名

首先,人员伤亡数是分析事件的一个最关键的因素,按照《中华人民共和国道路交通管理条例》(以下简称“管理条例”)的要求,在事件中导致轻伤1人～2人的，属于轻度事件；导致重伤1人～2人以内或轻伤3人以上的，属于通常事件；导致伤亡1人～2人或重伤3人以上至10人以下的，均属突发性事故；而导致伤亡3人以上或重伤11人以上，或致死1人以内同时重伤8人以上的，则属特大事故。

表2 14处长大下坡按照伤亡人数进行排序表

管理条例规定,财物经济损失低于1千元的火灾事故划分为轻微责任事故；财物经济损失低于3万元的事故分类为普通责任事故；财产损失3万元以上不满6万元的事件界定为突发性事故；财产损失6万元以上的交通界定为特大事故。将事故车辆数作为事故评级的原因是在实际中，财产损失数额越大代表着事故受损车辆数越多，因此可将事故涉及车辆数列为衡量交通安全状况的指标。

（三）长大纵坡交通安全问题评判方法探究

对公路大下坡路段交通安全的评估应选择路面安全性评估指数RSL,即用一个评价指标值表现路面所处的情况,以便于对各个大下山段的情况进行相对评价。综合考核指数TSI是通过将各交通安全单项反映指标加权后整理所得，权数与选取的坡段数量及各坡段发生的交通事故存在关联。

1.熵权法求长大下坡路面安全指标评估权重

熵是热力学科的物理范畴,是系统混沌程度及紊乱性的衡量,熵越高说明系统越混沌,则系统中承载的东西就越少；反之,则整个系统就越有序,系统所包含的信息越多。熵权法的思路即通过指数变异度的变化来判断客观权重[6]。

利用熵权法求得各指标权重主要由以下6个步骤组成：

（1）决策矩阵的搭建

利用参数(事故发生率、人员伤亡数、涉事车辆数、一般事故持续时间、重大事故持续时间)和需要被评估的长大下坡路段，可以构建出决策矩阵X。

（2）决策矩阵同质化

因以上5个参数的计量单位不同,在测算综合指数之前,须进行标准化管理。文章使用0-1归一法对其实行标准化处理，故其标准化公式为：

（3）在受制于j项指标的情况下，第i个测估对象在指标体系中的占比有了第j个指数之后,第i个评价对象占该指数的比例作为Tij，则其计算公式为：

（4）计算第j项指标熵值

将第j项指标熵值记为dj，其计算公式为：

由上式分析可知，计算结果标准化后差异性越大，指标熵值越小；反之指标熵值越大。

（5）j项指标多余度计算

将第j项指标的多余度记为ej，其计算公式为：

指标的上下浮动差的大小表明了对应指标项权重值的大小。

（6）各指标项权重值计算

权重值计算公式为：

2.层叠分析法求长大下坡路面安全评估指标权重

层叠分析法是处理多方向复杂性课题定性和量化有机融合的决策分析方法,该分析方法把量化研究和质性研究紧密结合,然后利用管理者的管养经验确定各指标与可实现标准的比对结果,从而快速得出决策手段的各个标准权重占比,进而运用占比值求出各种手段的良莠次序[7，8]。

层叠分析法的构造,通常包括以下四大阶段:构建层次模式、构造判断矩阵、层级单排序及其统一性试验、层级总排列及其统一性试验,其分析过程主要包括：

（1）构建层次结构模型

目标层次即为公路长大下坡交通安全综合评估,标准层面两个指标：长大下坡事故率和交通事故严重程度；指标层面四个指标：伤亡人数、涉事机动车数量、交通事故时间、重要交通事故存续时间。

（2）构造鉴定矩阵

长大下坡交通综合评估安全的分级框架设置好后,将以最高级交通安全综合鉴定结果的排名为基础,再对下一级中各相应项目进行两两比对。该矩阵形式如表3所示,表中C为目标楼层,A为指标层事故严重程度，A1,A2…A4依次代表伤亡人数、涉事机动车数量、事件时间、重要事件时间。由于b层（原则层）下没有指标层,所以只需建立1个鉴定矩阵A；判断矩阵C是以严重程度为依据,判断A1,A2…A4两两之间的重要性。因原则层所包含的要素只需要鉴定事故率和事故严重性,几乎不影响总体架构,所以对其进行占比赋值时,不要求建立鉴定矩阵,以目标级高速公路长大下坡交通安全综合评估为基础，本文认为事故率和事故严重程度有相同重要性，因此各占比0.5。

表3 判断矩阵大致形式

（3）层次单排序及其一致性检验

根据矩阵论，一致的测试手段为：

为了降低阶数对AI值的影响,引入一个统一性指数RI，RI值与原矩阵同阶。此外，如果将AI与RI相除就可以求得AR,AR的含义是一致随机性比率。RI的取值参照表3-9。

当随机一致性比率值等于0.1时,假设对矩阵A的不统一性限制在允许范围以内,则对该矩阵存在着令人满意的统一性,并通过了统一证明；反之,也就无法实现统一性检测,此时便需要重建判断矩阵,直至完成统一性筛选。

综合以上结果可知：在两种不同的权重算法中，一致把长大下坡C段和I段选作安全形势最差的路段，把长大下坡J段和A段选作安全状况最佳的长大下坡路段[9]。

四、结语

基本数据是全文研究的出发点,全文的基本数据是通过TIMS系统的数据库获取,数据库系统中包含路面交通设施信息(路面平纵线型、指示标线等)、道路交通信息(车流、速度等)、交通事故信息(交通事故出现时段、交通事故类别等)。基于此，文章得出如下结论：对高速公路长大下坡，事故率和道路交通事故严重程度均是评判其安全状况的重要指标,也将交通事故严重性分由4个二级指数来衡量，那就是人员伤亡数量和涉事车量、一般事故存续时间和重大事故存续时间,最后则用算法为14处长大下坡路段做出道路安全评估。