低等级城市道路交通安全风险评价方法

夏志琦，张 越，滕俊哲，王静潇

低等级城市道路交通安全风险评价方法

夏志琦，张 越，滕俊哲，王静潇*

（西藏大学 工学院，西藏 拉萨 850000）

随着我国城镇化的快速发展，一些低等级城市道路由于缺乏合理规划，有着明显不安全的运行特性。其中拉萨因其特殊的地理环境，交通基础设施不完善，城市中多为低等级道路，同时影响交通安全的干扰因素较多，分析其原因并提出解决方案尤为重要。论文以拉萨市非机动车、路侧行人、过街行人以及各种机动车出入口五种常见的对机动车正常行驶的干扰因素为研究对象，通过韧性量化方法对机动车行驶特性进行定量研究，建立交通安全风险韧性模型，通过干扰因素影响之后的恢复速度计算低等级城市道路的交通安全风险抵抗能力。最后分析得到可提高交通安全的方法，达到缓解低等级城市道路上交通参与者互相干扰带来的交通隐患问题的目的，对拉萨市未来管理低等级城市道路交通秩序提供重点治理目标。

低等级城市道路；定量；韧性模型；交通隐患

1 现有交通安全风险评价方法分析

随着城镇化的快速发展，一些前期没有进行合理规划的低等级城市道路为了满足商业用地和服务居民的需求变为消费聚集区，交通参与者增多，但因为缺乏有效的物理分割方式，非机动车、行人、路侧停车和各种机动车出入口等路侧干扰因素使低等级道路时常处于混乱的状态[1]。现有评价交通安全风险评价方法中，各学者通常使用层次分析法结合问卷调查的形式探究各种干扰因素对交通安全的影响程度[2]。道路韧性可以说是评价城市交通系统对因干扰因素发生风险事件时的抗冲击能力[3]，各学者主要从定性和定量两个理论方面出发[4]，结合结构与功能两个实践方面进行研究[5-6]。总体来说，在交通安全风险研究中，多以非机动车、路侧停车、行人来作为干扰因素研究[7]。

2 低等级城市道路交通安全风险评价方法

2.1 模型建立方法

机动车在城市中正常行驶时，会受到道路两侧行人、非机动车以及其他由出入口进出机动车的干扰，车速会明显下降，同时车辆可能会发生横向偏移，产生碰撞的风险较大。本文先通过干扰因素的影响范围进行风险域构建，其次对行驶的机动车的行驶特性、交通安全隐患发生的过程量化为道路交通安全性能恢复时间，最终得到交通安全风险韧性模型，确立不同类型的干扰影响因素下的交通安全风向韧性。通过此模型可以快速精确地找到低等级城市道路所存在交通风险来源，提高低等级城市道陆交通安全风险抵抗能力，并减少交通安全隐患。

2.1.1风险域构建

=D×D（1）

式中，为风险域大小；D为干扰因素在水平方向造成的干扰范围（车辆运行方向）；D为干扰因素在横向（竖直方向）造成的干扰范围。

引用碰撞时间（Time To Collision,TTC）理论：

式中，D为水平安全距离；D为横向安全距离；F为机动车车速；F为机动车减速度；E为干扰因素移动速度；E为干扰因素减速度；为干扰因素侵入路面程度；为干扰因素与干扰车辆质心矢量与速度的夹角。

2.1.2性能恢复时间

道路安全风险主要由于机动车驶入干扰因素所影响的风险区域引发，本文利用道路安全风险的恢复时间RR为衡量指标。RR越小，机动车所需恢复时间越短，也就是说车辆可以更快驶离风险域，即道路安全风险韧性较小。RR计算公式为

式中，D为车辆在风险域内的穿行距离；V为水平方向上机动车与干扰因素的相对速度；V为横向干扰上机动车与干扰因素的相对速度。

2.1.3交通安全风险韧性模型构建

第一阶段：专业人员报告各自评估结果，针对有疑问的地方进行解释说明，其他参会人员展开谈论。谈论内容包括：

构建交通安全风险韧性模型时，利用系统性能与系统性能恢复时间的比值体现系统性能的恢复速度[8]。本文只考虑正常行驶的机动车与所需研究干扰因素，不考虑机动车之间的交通冲突。由此交通安全风险韧性模型为

式中，为系统韧性；为系统性能；为系统性能的恢复时间；为车辆与干扰因素的竖向距离；D为干扰因素风险域竖向距离。

根据前文风险域的构建，系统性能的计算方式为

==D×D（5）

由此可构建交通安全风险韧性模型为

式中，为系统韧性；为系统性能；为系统性能的恢复时间；D为干扰因素影响的风险域的水平方向距离；D为扰因素影响的风险域的竖直方向距离；V为机动车行经风险域的水平方向速度；V为机动车行经风险域的竖直方向速度。

2.2 实践应用

2.2.1调查地点选取

本文主要研究低等级城市道路受到一些路侧干扰时，交通流产生变化且恢复到正常水平的过程，以此来对交通安全风险进行评价，调查地点选取需满足以下条件：

1）所选道路为低等级城市道路，道路两侧非机动车、行人、机动车出入口等干扰因素较多。同时所选道路无有效物理隔离手段，导致该路段路权划分不明确，存在不同交通工具混行的情况。

2）数据通过高层建筑架设高清摄像头录取视频采集，选取路段选择没有树木遮挡视野清晰的区域。

3）选取缺乏交通执法设备的路段，保证驾驶员处于相对自由的驾驶模式，且该路段干扰机动车的影响因素都为该评价方法所需。

图1 数据收集区域

根据上述实验路段选取条件，结合出行调查，选取拉萨市林廓东路南段（图1），该路段西侧有一所中学，东侧有单位机动车出入口，北侧为大型商业区，同时路段存在路侧停车行为以及两侧有大量商铺。该路段不具备完善的交通管控措施，平时交通参与者复杂，交通秩序混乱，机动车时常占用机动车道，有大量过街行人干扰机动车的正常通行，存在交通安全隐患问题。

2.2.2调查时间选取

因调查路段附近存在学校，考虑收集更多的干扰行为，视频录制时间为晚高峰时间段。同时降低数据收集产生的误差，选取正常工作日以及周末休息日进行两组数据的收集。通过实地交通调查最终数据收集于工作日17:30—18:30和周末17:00—19:00共录制十段十分钟数据。

2.2.3调查结果计算

本文通过核相关滤波（Kernel Correlation Filter, KCF）算法[9]以及人工辅助检查获取高精度的车辆运行轨迹数据。首先对所获取的数据进行不同干扰因素下车辆速度统计（表1）并进行分析。

表1 不同干扰因素下车辆运行速度统计分析

干扰因素类型样本量/辆受干扰因素影响后车辆运行速度/(km/h) 平均值最大值最小值 非机动车4 23515.1046.000.00 路侧行人8 86515.1324.100.00 过街行人1 14316.2139.450.00 路侧停车2 61714.1137.200.00 机动车出入口19524.2639.221.45

车辆速度作为评价车辆运行状况最直观的一项指标，直观反映了受到干扰因素影响之后车辆运行状态。分析表1数据不难发现，只要受到上述五种干扰类型，车速都有明显下降，远远低于道路限速60 km/h。其中非机动车与过街行人影响最为明显，且车速最小值为0 km/h，同时机动车影响差值最大。

最后对数据样本进行筛选，选取样本为机动车确定经过干扰因素的危险域内以及一辆车仅被一种干扰因素影响。通过筛选样本计算道路交通安全性能恢复时间（表2），最后对低等级城市道路进行交通安全风险韧性量化[10]。

表2 不同干扰因素下道路交通安全性能回复时间

干扰因素类型样本量/辆道路交通安全性能恢复时间/s 平均值最大值最小值 非机动车3520.492.110.22 路侧行人6643.8620.100.50 过街行人5144.2519.790.46 路侧停车1 2040.152.920.91 机动车出入口965.5221.10.47

分析评价表2发现非机动车与路侧停车交通安全风险韧性较高，平均恢复时间均为0.5 s以下。行人、过街行人以及机动车出入口平均回复时间最短交通安全风险韧性较低，其中机动车出入口影响下的回复时间最长。

对比上述两组数据，并通过交通调查可知，路侧行人、过街行人以及机动车出入口对正常行驶的机动车影响最大，其中在出入口的机动车有跨越车道行为，虽然不会导致机动车停车再重新启动，但机动车出入口交通安全性能回复时间最长，达到了5.52 s。正常行驶的机动车只要处于行人可干扰的风险区域内，都会选择减速行驶，无论过街行人还是路侧行人，导致受这两个干扰因素影响的道路安全性能恢复时间更长。因该路段行驶的非机动车多为电动助力车，行驶速度较快，虽然会对正常行驶的机动车速度有较大影响，但道路交通安全性能恢复时间较短，导致安全风险韧性较高。因实验路段为双向四车道路段且有路边停车车位，道路幅度够宽，受到路侧停车影响的车辆可以快速离开风险区域，道路安全性能恢复时间最短为0.15 s。

3 结论

本文通过交通调查研究拉萨市林廓东路南段这一低等级城市道路，结合韧性量化的思想，以交通安全风险的相关干扰因素和设计思路建立了交通安全风险韧性模型。同时通过实用、系统和整体等多方面原则设立道路交通安全性能恢复时间这一评价指标，并评价交通安全风险韧性。该模型可以准确地反映客观事实，并重点突出问题所在：对于低等级城市道路中的非机动车应该合理划分路权，采用物理隔离的方式，防止其占用机动车道；加强交通安全普法，路侧行人应在人行道内行走，过街行人应通过人行横道过街；机动车出入口应远离密集的机动车行驶区域，必要时做一定的引导禁止跨越车道行驶。

未来经济会进一步发展，人们对道路交通安全的需求也会随之上升。本文取得了关于低等级城市道路交通安全风险韧性研究的一定成果，但由于实验设备有限，只对一条城市道路进行了研究计算，对于低等级城市道路，本文还缺乏其他相关因素的研究。同时没有考虑到属于自己城市的文化习惯特征，不同地区的城市发展情况不一，继续优化模型，建立更好的评价模型，可以提高低等级城市道路的抗风险水平，保障人民的出行安全，使城市安全高效地发展。

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[2] 许伦辉,黄宝山.车辆弯道行驶横向加速度干扰模型的研究[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2019,38 (8):92-97.

[3] 仇保兴.“韧性”:未来城市设计的要点[J].未来城市设计与运营,2022(1):7-14.

[4] 黄浪,吴超,杨冕,等.韧性理论在安全科学领域中的应用[J].中国安全科学学报,2017,27(3):1-6.

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[10] 胡晓甜.基于韧性评估的降雪条件下城市道路网络恢复决策研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2021.

Low-grade Urban Road Traffic Safety Risk Assessment Method

XIA Zhiqi, ZHANG Yue, TENG Junzhe, WANG Jingxiao*

( College of Engineering, Tibet University, Lhasa 850000, China )

With the rapid development of urbanization in China, some low-grade urban roads have obvious unsafe operation characteristics due to the lack of reasonable planning.Among them, Lhasa is due to its special geographical environment, imperfect transportation infrastructure, low-grade roads in the city, and many interference factors affecting traffic safety. It is particularly important to analyze the causes and propose solutions.In this paper, five common interference factors of non-motor vehicles, roadside pedestrians, cross-street pedestrians and various motor vehicle entrances and exits in Lhasa are taken as the research object. The driving characteristics of motor vehicles are quantitatively studied by resilience quantification method, and the traffic safety risk resilience model is established. The traffic safety risk resistance ability of low-grade urban roads is calculated by the recovery speed after the influence of interference factors.Finally, the analysis shows that the traffic safety method can be improved to alleviate the traffic hazards caused by the interference of traffic participants on low-grade urban roads, and provide key governance objectives for the future management of low-grade urban road traffic order in Lhasa.

Low-grade urban roads; Quantitative; Resilience model; Traffic hazards

U461.99

A

1671-7988(2023)11-78-04

夏志琦（1996－），男，硕士研究生，研究方向为防震减灾及防护工程，E-mail:245003816@qq.com。

王静潇（1998－），女，硕士研究生，研究方向为交通工程，E-mail:601683189@qq.com。

国家自然科学基金国际合作与交流项目：西藏居民出行公平与城市道路设计协调理论与方法研究（51968063）。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.011.013