浙江省二級(jí)加寬公路安全統(tǒng)計(jì)建模研究

陳宏飛 王雪松

摘 要：為提升浙江省二級(jí)加寬公路安全管理水平，選取全省115個(gè)二級(jí)加寬公路典型路段，對(duì)這些路段的14個(gè)自變量和3個(gè)因變量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)建模分析。建立了負(fù)二項(xiàng)回歸事故統(tǒng)計(jì)模型，探討自變量和因變量之間的相關(guān)性和相關(guān)程度。基于安全可提高空間法，建立了二級(jí)加寬公路的事故多發(fā)路段判別模型。本研究是省級(jí)事故統(tǒng)計(jì)建模的有益嘗試，對(duì)進(jìn)一步開(kāi)展定量化、專業(yè)化的安全管理具有積極意義。

關(guān)鍵詞：二級(jí)加寬公路；事故統(tǒng)計(jì)模型；事故多發(fā)路段判別；安全可提高空間法

Study of the safety of second grade highways in Zhejiang Province

CHEN Hongfei1，WANG Xuesong2

（1. Traffic Administration Bureau of Zhejiang Provincial Public Security Department，Hangzhou310016，China；2. School of transportation engineering，Tongji University，Shanghai201804，China）

Abstract： In order to improve the safety management level of secondary widened highways in Zhejiang Province， 115 typical sections of secondary widened roads in the province were selected and data analysis was conducted on 14 independent variables and 3 dependent variables. A statistical model of negative binomial regression accident was established to explore the correlation and degree of correlation between the independent and dependent variables. Based on the method of potential for safety improvement， an identification model of accident-prone sections for secondary widened roads was established.

Keywords： Second grade widening highway；crash statistical model；identification of crash-prone locations；potential of safety improvement method

二級(jí)加寬公路是特定歷史條件下的產(chǎn)物，采用了設(shè)計(jì)規(guī)范體系以外的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，在原有二級(jí)公路設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上簡(jiǎn)單地增加車(chē)道。較好的線形和寬闊的路面給駕駛?cè)丝梢钥焖傩熊?chē)的錯(cuò)誤信息，與其車(chē)種復(fù)雜、人車(chē)混行、橫向干擾大的實(shí)際情況反差極大[1]。根據(jù)浙江省2015—2017年二級(jí)加寬公路交通事故統(tǒng)計(jì)，年公里死亡人數(shù)較一級(jí)公路高200%，較二級(jí)公路高314%，其余各項(xiàng)安全指標(biāo)也遠(yuǎn)高于省內(nèi)其他道路同期水平，交通安全問(wèn)題十分突出。由于存在突出的安全問(wèn)題，浙江省在公路新建、改建時(shí)已不再采用二級(jí)加寬公路技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但全省二級(jí)加寬公路的存量仍很大。對(duì)現(xiàn)有二級(jí)加寬公路進(jìn)行科學(xué)的安全評(píng)價(jià)，分析可提高安全空間，有的放矢、按照輕重緩急進(jìn)行整改優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)效率和安全雙統(tǒng)一，是解決當(dāng)前二級(jí)加寬道路突出問(wèn)題的有效路徑。

1二級(jí)加寬公路基本情況

二級(jí)加寬公路是現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)體系以外的存在。這類(lèi)公路通行能力介于一級(jí)公路和二級(jí)公路之間，大部分設(shè)計(jì)指標(biāo)和二級(jí)公路接近或等同，但設(shè)有多條車(chē)道，在浙江省被稱為“二級(jí)加寬公路”，在其他地區(qū)也有“超二級(jí)公路”“寬二級(jí)公路”等不同叫法[2]。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，二級(jí)加寬公路的典型路基寬度為15.5m（見(jiàn)圖1），18m和22m的也較為常見(jiàn)，其余不同路基寬度的二級(jí)加寬公路的橫斷面布置，一般參照其所臨近的典型路基寬度，區(qū)別在于車(chē)道和硬路肩寬度不同。所以，二級(jí)加寬公路具體形態(tài)大致為：雙向四車(chē)道公路，也有極少量雙向六車(chē)道的公路，一般都未設(shè)置中央分隔帶（見(jiàn)圖2），有中央護(hù)欄的一般都為后期增設(shè)（見(jiàn)圖3）。

由于這類(lèi)公路初始不設(shè)中間帶，部分公路沒(méi)有硬路肩或硬路肩寬度不足，導(dǎo)致行車(chē)很不規(guī)范，汽車(chē)越過(guò)中心線超車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)侵占機(jī)動(dòng)車(chē)道、行人隨意橫穿公路的情況經(jīng)常發(fā)生，事故普遍高發(fā)[2]。

2二級(jí)加寬公路事故建模

2.1 數(shù)據(jù)收集

本次數(shù)據(jù)收集選取了浙江省二級(jí)加寬公路的部分路段。單個(gè)路段最短不低于500米，最長(zhǎng)不超過(guò)10公里，保證單個(gè)路段在同一行政區(qū)劃內(nèi)，道路流量相近，橫斷面和隔離設(shè)施等基本情況相同。對(duì)于事故和流量信息無(wú)法完整獲取的路段不予選取。根據(jù)上述原則，共在全省范圍內(nèi)選取了115個(gè)路段，其中最長(zhǎng)路段9.906km，最短路段0.5km，平均長(zhǎng)度3.628Km，總計(jì)里程417.277km，占全省二級(jí)加寬公路總里程的20.86%。

2.2 數(shù)據(jù)定義

為分析浙江省二級(jí)加寬公路交通事故特征，以浙江省內(nèi)115個(gè)二級(jí)加寬公路典型路段2017—2019年發(fā)生的38708起交通事故為研究對(duì)象，研究道路條件、設(shè)施條件、交通條件及沿線土地利用情況對(duì)交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)的影響分析。本文從以上四個(gè)方面，選取影響因素14項(xiàng)，各影響因素的定義與表達(dá)如表1所示。

2.3數(shù)據(jù)分析

對(duì)道路行政等級(jí)、中央有無(wú)物理隔離、中央隔離類(lèi)型、機(jī)非有無(wú)物理隔離、機(jī)非隔離類(lèi)型、設(shè)計(jì)速度、限制速度、速度關(guān)系等8個(gè)非連續(xù)變量和交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)進(jìn)行齊方差分析，并使用Kruskal-Wallis、MannWhitney 方法進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。

對(duì)路段長(zhǎng)度、斷面寬度、路段流量、燈控交叉口密度、非燈控交叉口密度、沿線村莊密度等6個(gè)連續(xù)變量和交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)進(jìn)行Pearson相關(guān)分析。

2.4模型構(gòu)建

其中，yiexp為路段i的事故期望值，也是與路段i具有相同道路交通特征地點(diǎn)的事故期望值。變量X1是影響交通事故的因素，β1是變量X1對(duì)應(yīng)的系數(shù)，α為負(fù)二項(xiàng)模型的離散系數(shù)。

2.5模型求解

2.5.1事故起數(shù)模型求解

本文采用逐步后退法選取變量，最初選入模型的變量一共包括 14個(gè)，根據(jù)顯著性水平（p<0.05）的檢驗(yàn)，最終逐步回歸選取事故起數(shù)顯著性變量包括路段長(zhǎng)度、中央隔離設(shè)施類(lèi)型、設(shè)計(jì)速度和沿線信號(hào)交叉口密度四項(xiàng)。通過(guò)負(fù)二項(xiàng)回歸分析，得到結(jié)果如表2、表3所示。

式中：X1代表路段長(zhǎng)度，X2 代表路段設(shè)計(jì)速度，X3代表沿線信號(hào)交叉口密度，X4代表中央隔離設(shè)施類(lèi)型。

2.5.2死亡人數(shù)模型求解

同理根據(jù)顯著性水平（p<0.05）的檢驗(yàn)，通過(guò)逐步回歸法選取的死亡人數(shù)顯著性變量包括路段長(zhǎng)度、是否具有中央隔離設(shè)施、是否具有機(jī)非隔離設(shè)施三項(xiàng)。通過(guò)負(fù)二項(xiàng)回歸分析，得到結(jié)果如表4，表5所示。

式中：X1代表路段長(zhǎng)度，X2代表是否具有中央物理隔離設(shè)施，X3代表是否具有機(jī)非物理隔離設(shè)施。

2.5.3受傷人數(shù)模型求解

同理根據(jù)顯著性水平（p<0.05）的檢驗(yàn)，最終逐步回歸選取受傷人數(shù)顯著性變量包括路段長(zhǎng)度、路段設(shè)計(jì)速度、沿線信號(hào)交叉口密度三項(xiàng)。通過(guò)負(fù)二項(xiàng)回歸分析，得到結(jié)果如表6、表7所示。

式中：X1代表沿線信號(hào)交叉口密度，X2代表路段長(zhǎng)度，X3代表設(shè)計(jì)速度。

3事故多發(fā)路段判別

3.1 事故多發(fā)路段判別方法

事故絕對(duì)數(shù)法直觀明了、簡(jiǎn)單易用，而且符合結(jié)果導(dǎo)向的考核模式，因此在實(shí)際應(yīng)用中占很大比例。但事故絕對(duì)數(shù)法忽略了其他交通因素的影響，判別出的事故多發(fā)路段一般會(huì)是交通流量較大的路段或路口，會(huì)忽略流量不大但存在設(shè)計(jì)隱患、易發(fā)生事故的路段或路口。在絕對(duì)數(shù)法的基礎(chǔ)上又衍生出事故率法、等效物損法等方法，雖然一定程度上提高了判別的科學(xué)性，但都無(wú)法克服事故數(shù)的隨機(jī)波動(dòng)特性。

利用負(fù)二項(xiàng)回歸計(jì)算得到的路段交通事故預(yù)測(cè)值是在有限自變量影響下路段事故的期望值，但這個(gè)期望值會(huì)與路段交通事故的實(shí)際觀測(cè)值存在一定差異，差異越大說(shuō)明該路段除負(fù)二項(xiàng)回歸包括的自變量因素外，還存在事故的其他誘發(fā)因素，路段預(yù)計(jì)為事故多發(fā)路段，危險(xiǎn)性較大，安全可提高空間較大；相反如果交通事故實(shí)際觀測(cè)值與負(fù)二項(xiàng)回歸分析驗(yàn)證的事故期望值相差不大，說(shuō)明路段的事故環(huán)境因素與負(fù)二項(xiàng)回歸的自變量特征緊密聯(lián)系，在當(dāng)前特征情境中，路段的安全可提高空間不大[9]。

由于交通事故的實(shí)際觀測(cè)值存在較大的波動(dòng)性，所以在研究中往往通過(guò)貝葉斯方法計(jì)算事故的估計(jì)值，并用估計(jì)值代替實(shí)際觀測(cè)值來(lái)計(jì)算安全可提高空間。

3.2 交通事故預(yù)測(cè)模型

其中，E[r|x]為經(jīng)驗(yàn)貝葉斯事故預(yù)測(cè)數(shù)；E[r]為基于負(fù)二項(xiàng)模型得到的事故期望值，即yiexp。

3.3 事故多發(fā)路段判別

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯交通事故預(yù)測(cè)模型對(duì)事故起數(shù)計(jì)算各個(gè)二級(jí)加寬公路路段的安全可提高空間，按照事故起數(shù)安全可提高空間降序?qū)β范芜M(jìn)行排序，選取排名前十的路段為事故起數(shù)多發(fā)路段，結(jié)果如表8所示。

同理，各個(gè)二級(jí)加寬公路路段的死亡人數(shù)安全可提高空間也運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯交通事故預(yù)測(cè)模型進(jìn)行計(jì)算。按照死亡人數(shù)安全可提高空間降序?qū)β范芜M(jìn)行排序，選取排名前十的路段為死亡人數(shù)多發(fā)路段，結(jié)果如表9所示。

同理，各個(gè)二級(jí)加寬公路路段的受傷人數(shù)安全可提高空間按照受傷人數(shù)安全可提高空間降序?qū)β范芜M(jìn)行排序，選取排名前十的路段為受傷人數(shù)多發(fā)路段，結(jié)果如表10所示。

4結(jié)語(yǔ)

本文以浙江省二級(jí)加寬公路的典型道路為研究對(duì)象，在全省共選取典型路段115個(gè)，通過(guò)查詢?cè)O(shè)計(jì)資料、調(diào)取系統(tǒng)數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)勘查詢問(wèn)等方式收集了道路條件、設(shè)施條件、交通條件、沿線土地利用情況和交通事故等5個(gè)方面共17個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。通過(guò)負(fù)二項(xiàng)回歸分析了道路行政等級(jí)等14個(gè)自變量和事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)3個(gè)因變量的關(guān)系，分別構(gòu)建了事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)三個(gè)事故分析模型。首次在浙江省采用安全可提高空間法對(duì)二級(jí)加寬公路交通事故多發(fā)路段進(jìn)行判別，對(duì)115個(gè)典型路段從事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)三個(gè)維度的可提高空間分別進(jìn)行了判別。

參考文獻(xiàn)

[1]蔡果.二級(jí)公路成為事故之路的癥結(jié)[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2004，14（11）.

[2]中華人民共和國(guó)交通運(yùn)輸部.公路路線設(shè)計(jì)規(guī)范：JTG D20-2006[S].北京：人民交通出版社.2006.

[3]王雪松，宋洋，黃合來(lái)，等.基于分層負(fù)二項(xiàng)模型的城郊公路安全影響因素研究[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào)，2014，27（1）：100-106.

[4]Abdel-Aty M A，Radwan A E.Modeling traffic accident occurrence and involvement [J]. Accident Analysis & Prevention，2000，32（5）：633-642.

[5]Shankar V，Mannering F，Barfield W.Effect of roadway geometrics and environmental factors on rural freeway accident frequencies[J]. Accid Anal Prev，1995，27（3）：371-389.

[6]Quddus M A. Modelling area-wide count outcomes with spatial correlation and heterogeneity：An analysis of London crash data[J]. Accident Analysis & Prevention，2008，40（4）：1486-1497.

[7]Amoros E，Martin J L，Laumon B. Comparison of road crashes incidence and severity between some French counties[J]. Accident Analysis and Prevention，2003，35（4）：537-547.

[8]Chang L Y. Analysis of freeway accident frequencies：Negative binomial regression versus artificial neural network[J]. Safety Science， 2005，43（8）：541-557.

[9]樊天翔，王雪松. 城市主干道安全建模與影響因素分析[J]. 交通信息與安全，2016，34（01）.