依据DEMATEL 法修正的高校校园道路安全模糊评价

徐乃忠，王劲松，苏 畅，张 宇

（安徽理工大学a.矿业工程学院；b.机械工程学院，安徽 淮南 232001）

随着社会进步与经济的快速发展， 高校校园内的机动车通行量不断地增加，校园内人车混行，交通设施不完善，以及缺乏有效的管理，导致校内学生以及教职工的生命安全受到影响。 关于高校校园交通安全问题已有研究文献也较为丰富。 如：刘艳华［1］从管理的角度出发分析中美高校交通安全管理的异同点， 建议更改校园管理主体法律地位，确保高校校园内交通安全。曾峥［2］分析了高校道路以及管理行为的性质，提出具有了针对性的解决措施以解决交通管理问题。 万锐俊［3］以浙江大学紫金港校区为例，从慢行交通、机动交通、替代交通、 静态交通以及交通管理措施方面进行优化研究。 周萌［4］针对高校校园疏散问题建立人车混合疏散路径优化模型，得到符合校园疏散路径的优化方案。

关于道路安全的研究， 具有代表性的研究方法有回归分析法［5］、时间序列法［6］、交通事故率法［7］等。 葛惠敏等［8］基于交通冲突对交通安全评价技术做了调研综述， 从交通冲突的场景到影响因素指标以及模型建立进行总结，包含了事故统计、运行速度、交通冲突以及驾驶行为4 种典型的评价方法。 孙秋霞等［9］利用云模型与物元理论相结合，依靠专家打分法获取指标权重，构建云物元综合评价法用以评价城市道路交通安全。邓文洲等［10］则采用CRITIC 法对建立的山区道路风险评估模型各指标进行计算，评估安全风险等级。本文应用AHP 法和DEMATEL 法相结合的方法，对校园交通安全等级进行评价，确定影响较大的安全因素，并提出相应的防范措施或解决办法。

1 校园道路安全影响因素分析

道路交通系统是由人、车辆、道路与环境4 部分组成的体系［11］。当体系中4 个方面相互均衡，保持动态平衡的状态时，道路交通系统处于安全状态；如果其中某一个部分出现问题，则安全状态失去平衡，道路交通系统中就会存在出现问题的可能性。

1.1 人的因素

在道路交通安全中，人是最大的影响因素。每个人所受教育、生理状况、心理素质等都各不相同，其自由度高，不可控因素相对较大。 我们把人分为行人、非机动车驾驶员以及机动车驾驶员，将人的因素分析如下。

（1）行人是否按规定走在人行道上，走路有无低头看手机、相互嬉戏打闹，横穿道路有无观察左右来车等行为。

（2）非机动车驾驶员是否行驶在非机动车道，是否存在并排骑行和违规带人等行为。

（3） 机动车驾驶员有无遵守校内交通规则， 有无疲劳、超速驾驶，是否存在因校内无监管而放松警惕等因素。

1.2 车辆的因素

车辆（包含机动车与非机动车）在道路交通系统中承担人和物的载体的角色， 是影响交通安全的关键因素，可分为车的性能和车的管理2 个方面。

性能方面包括操纵性能和制动性能， 其中操纵性能中的稳定性和控制程度与车辆行驶的安全密切相关，而制动性能是与道路交通安全直接相关的；管理方面则包含了对车辆的定期维护和检查，是否存在安全隐患。

1.3 道路的因素

道路因素主要包括道路线形（包括道路形成、路面概况和横断面设置）、 道路结构物和交通流状况。道路线形一般是指线形平纵横的协调， 也与校内土地使用有关；道路结构物包含人行道、隔离护栏、减速带等；交通流状况则指在学校上下课时间段，极易形成短时的流量高峰的状态，不仅包括道路交通系统中的机动车车流，而且包括了非机动车车流与人流。

1.4 交通环境的因素

交通环境方面包括了气候条件和交通管理2 方面。气候条件一般是天气状况如雨雪天气等， 交通管理主要指车辆的停放管理和运行管理等。 这2 个方面出现问题都会直接或间接地影响行车安全，从而造成校园交通事故。

2 建立AHP-DEMATEL 评价模型

2.1 基于AHP 的初始权重计算

根据20 世纪70 年代初匹兹堡大学的萨迪（T. L.Saaty）教授提出的层次分析法，将过程中的定性定量因素结合起来，确定评价指标的权重。

2.1.1 建立评价指标模型

本文通过从交通三要素（人、车、路）以及环境4 个方面入手，构建校园道路交通安全评价指标体系，层次结构模型如图1 所示。 评价指标模型分为目标层（A）、准则层（B）和指标层（C），分别用以表示评价的目的、标准和评价指标。 根据前面对校园道路交通安全影响因素分析，将校园道路交通安全（A）定为目标层，用路人（B1）、车辆性能与管理（B2）、道路几何物理条件（B3）、道路安全设施（B4）、交通流状态（B5）、交通环境（B6）定为准则层。

图1 校园道路安全评价指标层次结构图

2.1.2 构造判断矩阵

根据图1 构建判断矩阵Aij=[aij]，采用1~9 标度法［12］对每个影响因素的重要程度进行赋值，比较标度与其含义，见表1，判断矩阵表达式为

表1 1～9 比较标度表

其中，aij>0,aji=1/a ij,aii=1，aij表示判断矩阵中元素ai相对于aj的重要性程度。

判断矩阵的最大特征值λmax与相应的特征向量，采用求和法进行计算，计算式为

2.1.3 一致性检验

引入一致性比率CR值对判断矩阵进行一致性检验，当CR＜0.10 时，判断矩阵具有满意的一致性［13］，CR计算式为

式中：CI为一致性指标；RI为随机一致性指标。

2.2 DEMATEL 修正指标影响权重

DEMATEL 法是1971 年由美国学者提出的，其目的是可以将主要影响因素从一个复杂系统中提炼出来。

（1）确定影响因素程度。将所有因素之间的关系分为5 个等级， 即0～4 分， 分别表示为相互之间没有影响、影响很弱、影响较弱、影响较强和影响很强。对各个专家的评分值进行算数平均计算平均值， 建立直接影响矩阵Bij=[bij]，即

其中，bij表示为矩阵中第i个元素对第j个元素的直接影响程度。

（2）确定综合影响矩阵。综合影响矩阵计算式为

其中I 为单位矩阵。

（3）根据式（6）可得各因素的影响程度fi、被影响程度ei、原因度gi和中心度hi。

（4）计算各个评价指标的综合影响度ai（式（7）），将综合影响度超过0.05 的影响指标划分为主要因素［14］。

2.3 安全评价等级确定

（1）确定因素集与评判集。确定校园交通安全评价因素集，U={u1,u2, …,un},其中ui为评价指标。 校园交通安全评判语集选择以下5 个等级作为评判标准，即V{安全（V1），较安全（V2），一般安全（V3），较不安全（V4），不安全（V5）}；

（2）构造评价矩阵。确定因素集对评判语集的隶属度，构建单因素评判矩阵

其中，rij表示第i个因素相对于第j个评语集的隶属度（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）。

（3） 评价结果为在求得的综合评价向量中选取最大隶属度对应的安全等级，计算式为

式中，M为主因素决定型。

3 实例分析

本文以安徽省某高校为例， 选取校园内一个教学楼至食堂的主路段进行研究。该路段为双向两车道，在上下课高峰时段，选用相机进行摄像，测得通过该路段行人交通量最高峰平均约为200 人/min，非机动车180辆/min，且行人与非机动车混行，没有任何防护措施，此时交通流情况如图2 所示。 图2（a）为交通流非高峰时段的道路交通流情况，图2（b）为交通流高峰时段的交通流情况。

图2 在交通流高峰与非高峰时段时的交通流情况

3.1 计算各指标初始权重

根据德尔菲法与图2 的校园道路安全评价指标层次模型，邀请淮南交警部门人员、安徽理工大学相关领域教师以及研究生共48 人参与调查，通过调查问卷形式按照比较标度进行打分， 各因素指标的初始权重见表2，为了保证问卷调查可靠性，对问卷汇总分析后根据交通安全专业知识的水平程度与对校园熟悉程度2方面挑出10 份具有代表性的问卷（其中交通专业教师5 份，交通警察2 份，交通专业研究生3 份），得到准则层判断矩阵

表2 各因素指标的初始权重

通过计算得到准则层的各指标权重分别为0.2508，0.0952，0.3930，0.0783，0.1404，0.0423， 特征值λ=6.201。CR=CI/RI=0.033＜0.1， 判断矩阵符合一致性检验，无须进行修正。

指标层各因素指标的权重也可确定， 初始权重结果见表2。

3.2 综合影响权重

以从调查问卷中挑出的10 份具有代表性的问卷为依据， 对高校道路交通安全的影响因素指标之间的相互影响程度进行整理分析， 得到校园道路交通安全的各个影响因素的直接影响，如表3 所示。

表3 各影响因素的直接影响

参考式（6），借用MATLAB2016a 版编程软件对直接影响矩阵进行编程计算， 可得到各因素指标的影响度等（表4），仿真得到中心度—原因度的散点图（图3）。图3 中纵线表示中心度的平均值7.578 8，横线表示数字0，2 条线将影响权重区域划分为4 个象限， 指标路面状况C32在第一象限表示它是重要性高且为原因因素，即更多的影响别的因素，而机动车驾驶员C13等指标在第四象限表示它们为重要性高但为结果因素，即更多被别的因素影响， 指标C31、C41、C43、C63、C23、C33、C62和C61分别在第二和第三象限表示重要性偏低。

表4 各因素指标影响度

图3 中心度—原因度散点图

结合AHP 方法得到的各指标初始权重以及DEMATEL 法得到的中心度，运用式（7）计算可得修正后的各指标综合影响权重为α=（0.131，0.078，0.056，0.029，0.051，0.013，0.223，0.104，0.050，0.045，0.012，0.0 15，0.038，0.018，0.104，0.003，0.011，0.019）T。 将初始权重与综合影响权重对比作折线如图4 所示。

图4 权重对比折线

由图4 可看出： 指标C11与C31的影响权重最高，C61的影响权重最低；经过修正后的综合权重与初始权重相比， 相差相对较大的因素指标有C13、C31、C33、C53，其中指标C13的权重提高到关键性权重值（＞0.05）的标准。

3.3 安全评价指标隶属度

根据上述校园交通安全评价指标以及安全评判语集的划分，基于校园实际的道路交通情况，邀请10 位专业人士（包含6 名高校交通专业教师与4 名交通警察）对18 项二级指标进行安全等级评级，最终确定安全评价的各指标隶属度，如表6 所示。运用公式（9），并结合所求得的α，可以计算出校园交通安全评价结果，即

表6 指标层隶属度

3.4 综合评价结果分析

（1）根据最大隶属度原则，高校校园交通安全评价结果中隶属度最大为0.369 8，此高校安全等级为一般安全等级。

（2）在最终求得的各指标因素综合影响权重中，指标道路线形C31权重值为0.223，所占比重最大，其余指标中行人C11的权重为0.131、 路面状况C32的权重为0.104、车（人）流密度C53的权重为0.104、非机动车驾驶员C12的权重为0.078、 机动车驾驶员C13的权重为0.056、车辆的制动性能C22的权重为0.051 和横断面设置C33的权重为0.050，权重值都不小于0.05，可作为影响校园交通安全的关键性指标。

（3）与AHP 得到的初始权重相比，在考虑相关性之后，指标机动车驾驶员C13、道路线形C31、横断面设置C33和车（人）流密度C53的权重都有相对较大的改变， 而其中机动车驾驶员C13的权重从非关键性因素提高到关键性因素。

4 对策与建议

（1）在校区内要合理设计道路线形，避免畸形交叉路口。

（2）对学生开展交通安全教育，学校社团开展相关交通安全活动。

（3）完善校园道路的交通标线，主干道两侧规划禁停黄线，禁止车辆随意停放；交通流大的道路横断面设置拓宽人行道。

（4） 对校园内的共享单车和学生的电动车定期检查和维修，保证其制动性能及其他性能良好。

（5）要求机动车驾驶员按校园规定车速行驶，车辆停放在规划停车区域，对于违反规定的机动车驾驶员，学校保卫处可限制其车辆进出校园。

（6）人车混行流量大的路段设置隔离带，将其分隔开，在上下课高峰时段，禁止机动车出行；也可将下课时间错开减少人流密度。

5 结论

（1）本文结合人、车、路与环境4 个因素综合考虑，建立校园道路交通安全综合评价模型，将影响校园道路交通安全的因素划分为路人、 车辆性能与管理、道路几何物理条件等6 个方面18 个二级指标。

（2） 利用层次分析法计算指标初始权重， 结合DEMATEL 法对指标之间的相互影响关系进行建模分析， 降低单个专家对指标判断的主观性， 也减少DEMATEL 法在权重计算中的不足， 两者结合所得指标权重更优。 可以准确得出影响校园道路交通安全的重要因素， 有针对性地为高校提出相应的改善措施和防范策略，可有效降低校园安全风险。