基于Vissim仿真的高速公路施工區(qū)行車風險分析

張姝瑋++黃富斌++孟杰

摘要：綜合分析了交通量、大車率和限速值對施工區(qū)行車風險的影響。利用Vissim軟件建立施工區(qū)仿真模型，以沖突率作為評價施工區(qū)行車風險的指標，運用MATLAB軟件建立施工區(qū)行車風險評價模型并進行風險分析。結(jié)果表明：當施工區(qū)交通量達到1 650 pcu·h-1·ln-1時，施工區(qū)處于非常危險水平的概率達到50%；在大車率處于0.2時，施工區(qū)處于較危險水平的概率達到99.8%；在40 km·h-1的限速值時，施工區(qū)處于較危險水平的概率為100%，將限速值提高至60 km·h-1將使施工區(qū)處于較危險水平的概率降低至11%。

關(guān)鍵詞：高速公路施工區(qū)；沖突率；風險分析；Vissim仿真

中圖分類號：U415.2文獻標志碼：B 文章編號：1000033X（2016）06006304

0引言

隨著中國經(jīng)濟的高速發(fā)展，早期的高速公路項目陸續(xù)進行改擴建。由于高速公路施工作業(yè)時要封閉部分車道，道路的通行能力和服務(wù)水平急劇下降，因此這些路段成為高速公路事故的高發(fā)點[1]。

目前，將風險分析應用于評價施工區(qū)安全的研究正逐步開展。孟祥海等對施工作業(yè)區(qū)的追尾風險及其突出影響因素進行分析，并基于碰撞時間及避免碰撞減速度對高速公路施工區(qū)追尾沖突研究，從不同側(cè)面度量追尾沖突的發(fā)生狀況，豐富了基于非事故施工區(qū)數(shù)據(jù)的安全評價方法[23]。李耘分析了高速公路的交通流特性，得到不同交通流在施工區(qū)不同區(qū)域的風險度[4]。吳彪基于DEMATEL和ISM兩種結(jié)構(gòu)模型建立高速公路作業(yè)區(qū)行車風險因素辨識模型，定量分析各行車風險因素之間的影響關(guān)系，本文著重考慮交通因素對施工區(qū)行車風險的影響[5]。首先分析影響施工區(qū)行車安全的交通因素及其影響強弱，通過繪制風險評價指標的累積頻率曲線得到閾值，建立風險評價指標與交通因素之間的數(shù)學模型，并將其風險評價指標與閾值之間的關(guān)系作分析對比，得到施工區(qū)的行車風險。

1施工區(qū)行車分析及風險評價指標

風險是災害損失的幾率，具有事件發(fā)生時間的不確定性（概率）。將風險分析理論用于施工區(qū)行車風險分析：車輛以速度v在施工區(qū)行駛，由于車輛間的相互作用及施工區(qū)本身條件的限制，交通沖突趨勢增大；車輛越多，車輛間的相互作用越明顯，趨勢的變化會導致可靠性的改變，當可靠性降低到一定程度時，就會危及行車安全[67]。

施工區(qū)的交通沖突評價指標不僅要考慮通過施工區(qū)的沖突數(shù)，還考慮施工區(qū)的長度。施工區(qū)越長，車輛在施工區(qū)運行的時間也越長，發(fā)生沖突的可能性更大。因此，選擇時均沖突數(shù)與施工區(qū)斷面交通量、施工區(qū)長度的比值作為評價施工區(qū)的安全性評價指標

2仿真系統(tǒng)模型

Vissim仿真的車輛跟蹤模型采用了德國Wiedemann教授的駕駛員生理—心理反應模型，基本思路是一旦后車駕駛員認為他與前車之間的距離小于其心理（安全）距離時，后車駕駛員開始減速。因此，基于Vissim的交通沖突可以定義為：行駛于道路上的車輛，若與前車的跟車距離小于心理（安全）車頭間距，那么認為車輛此時所處的狀態(tài)為交通沖突。根據(jù)Wiedemann模型中的車輛跟車行駛閾值示意圖，狀態(tài)為AX（車輛交互狀態(tài)中的一種）的車輛與前車的距離小于心理（安全）車頭間距，處于撞車危險區(qū)，符合交通沖突的條件。

2.1仿真模型的建立

高速公路施工區(qū)的仿真模型搭建包括3個步驟。

（1）建立仿真路段。

參考《公路養(yǎng)護安全作業(yè)規(guī)程》（JTG H30—2015）[8]，按照高速公路施工區(qū)路段的長度和幾何特征建立基本道路模型。本文暫不考慮工作區(qū)長度對沖突率的影響，取值500 m，如圖1所示。其中，AB距離為900 m，BC距離為400 m，CD距離為50 m，DE距離為450 m，全程2 680 m。B、C處隨仿真方案的不同采用相應的限速值。

（2）設(shè)置交通特性參數(shù)。包括交通量、大車率、車輛期望車速分布、車輛的加減速特性設(shè)置。假定小型車的期望車速為100～120 km·h-1，大型車的期望車速為90～100 km·h-1，最大加減速度分別為3.5 m·s-2和7 m·s-2，進入施工區(qū)小車與大車的速度差為10 km·h-1。

（3）設(shè)置駕駛行為和行車規(guī)則。跟車模型選擇適用于高速公路的 Wiedemann 99 生理—心理跟馳模型。車輛行駛規(guī)則包括限速設(shè)置、優(yōu)先規(guī)則設(shè)置和超車設(shè)置。設(shè)定限速方案為層級限速方案。仿真試驗中，施工作業(yè)區(qū)外側(cè)車道封閉，且車輛從左側(cè)超車，因而在上游過渡區(qū)重疊處超車道優(yōu)先于行車道。

2.2仿真模型結(jié)果輸出

在Vehicle record（車輛記錄）模塊中，定義輸出變量Vehicle number（車輛編號），Interaction state（交互狀態(tài)），Simulation Time（模擬時間）等。統(tǒng)計沖突數(shù)，即統(tǒng)計AX的數(shù)量。

3施工區(qū)行車風險交通影響因素分析

施工區(qū)行車風險發(fā)生的根本原因在于，由于施工區(qū)自身條件的限制，行駛自由度突然降低，車輛間相互作用加劇，從而使風險度劇增。理論上，各種交通因素對沖突率均有可能產(chǎn)生影響，且各因素的影響也存在強弱之分。因此，需要逐一分析確定每種因素對施工區(qū)行車風險是否確有影響及各因素對施工區(qū)行車風險影響的強弱。

3.1單因素分析

3.1.1仿真策略

這里研究交通量、大車率、限速值對施工區(qū)車輛行車風險是否產(chǎn)生影響，表1列出了本次試驗的仿

3.1.2仿真結(jié)果分析

圖2（a）、（b）、（c）分別表示施工區(qū)在不同交通量、不同大車率、不同限速值作用下沖突率的變化值。

根據(jù)曲線的基本走向，用函數(shù)將影響因素與沖突率的關(guān)系進行擬合，得到交通量、大車率和限速值與沖突率的關(guān)系模型

由圖2可知，交通量和沖突率呈指數(shù)關(guān)系，表明交通量對沖突率的影響最大；大車率對沖突率的影響呈二項式分布，在0.2～0.4之間達到峰值；限速值對沖突率的影響呈二項式分布，在限速值較高的情況下，車輛延誤時間較少，通行效率提高，而沖突率也呈明顯下降趨勢，表明車輛的通行服務(wù)水平與安全有直接關(guān)系，故施工區(qū)限速值并非越低越好。

3.2多因素分析

3.2.1仿真策略

這里需要分析交通量、大車率、限速值對施工區(qū)行車風險的強弱，各選取5組數(shù)據(jù)，如表2所示。根據(jù)表2的5組數(shù)據(jù)對3種因素進行分析，有125種仿真方案，因此采用正交試驗縮減試驗的數(shù)據(jù)組。

3.2.2仿真結(jié)果分析

從表3可以看出交通量、大車率和限速值對施工區(qū)的行車風險皆有顯著影響，且影響因素的主次順序（由強到弱）為交通量、大車率、限速值。

4評價模型的建立和研究分析

4.1累計曲線分布確定危險閾值

運用SPSS軟件，繪制25組數(shù)據(jù)累積頻率分布曲線，選取累積頻率分布曲線60%和85%的值為較危險閾值和非常危險閾值，分別為0.448和0.655。

4.2沖突率與施工區(qū)因素關(guān)系模型

參照以上分析，可建立f與施工區(qū)的關(guān)系模型為

f=l（Q，α，v）（5）

將多因素分析時得到的25組數(shù)據(jù)輸入到MATLAB中，進行回歸分析，得到具體的回歸模型

f=0.367+0.000 493 8Q-0.325 7α-0.006 604v（6）

4.3回歸模型的顯著性檢驗

式（6）中的復相關(guān)系數(shù)為0895，判斷系數(shù)為

4.4施工區(qū)的行車風險分析

當施工區(qū)的沖突率f與危險閾值的差值大于0時，可以認為此時施工區(qū)處于危險狀態(tài)。因此，為了判斷交通量、大車率和限速值的變化對行車風險的影響，確定1個因素不變，其余2個因素各取9組值，組合得到81組數(shù)據(jù)，構(gòu)成大子樣，代入式（6）中，得到樣本值，算出均值和方差。根據(jù)中心極限定理，大樣本時，可認為樣本方差近似等于方差，所以

將沖突率均值與閾值作對比，得出該條件下風險所處的水平以及概率，并通過單因素變化的對比，得出單因素變化條件下風險的走勢，具體見表5。

（1）交通量對行車風險的影響很大。施工區(qū)的通行能力約為1 500 pcu·h-1·ln-1，此時施工區(qū)處于較危險水平，并未達到非常危險水平；當交通量增加10%達到1 650 pcu·h-1·ln-1時，施工區(qū)達到非常危險水平的概率為50%。

（2）大車率對施工區(qū)行車風險的影響較大，上文已分析過，大車率在0.2時沖突率處于峰值，此時施工區(qū)處于較危險水平，當大車率上升至0.4時，較危險水平的概率下降至19.22%。

（3）限速值對施工區(qū)行車風險的影響較大，從回歸模型可知限速值與沖突率成反比。當限速值取40 km·h-1的低值時，施工車處于較危險水平，將限速值提高至60 km·h-1可將較危險水平發(fā)生的概率降低至11%。但限速值不宜過高，否則一旦發(fā)生事故，將會增大事故的嚴重程度。

5結(jié)語

（1）利用Vissim軟件，模擬車輛在施工區(qū)各種交通條件下的行駛狀況，發(fā)現(xiàn)交通量、大車率、限速值對施工區(qū)行車風險均會產(chǎn)生影響。

（2）采用正交試驗設(shè)計縮減數(shù)據(jù)，運用數(shù)理統(tǒng)計分析不同交通因素對施工區(qū)行車風險的影響，因素影響的強弱由大到小為：交通量、大車率、限速值。

（3）綜合考慮交通因素，利用MATLAB軟件，回歸分析了由Vissim軟件仿真得到的數(shù)據(jù)，得到風險閾值且建立了沖突率與交通因素之間的模型。

（4）分析了在交通量、大車率、限速值在各自的峰值或極限條件下施工區(qū)的行車風險以及因素自身變化施工區(qū)的風險走勢。

（5）本文僅考慮了交通因素在施工工作區(qū)為500 m時的行車風險，而未考慮其他影響因素（如離散性）及不同施工區(qū)長度下的情況，在下一步研究中，應增加其他影響因素及施工區(qū)長度，以完善得到的結(jié)論。

參考文獻：

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[5]吳彪.高速公路作業(yè)區(qū)行車風險與安全控制策略[D].長春：吉林大學，2011.

[6]趙一飛.高速公路交通安全若干問題研究[D].西安：長安大學，2009.

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[8]JTG H30—2015，公路養(yǎng)護安全作業(yè)規(guī)程[S]