上杭高速交通事故與氣象要素的相關(guān)性分析

中圖分類號：P49 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號：2095-3305（2025）05-0278-03

在惡劣氣象條件下，交通事故及其次生災(zāi)害頻發(fā)，嚴(yán)重影響人們的生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟(jì)的有序發(fā)展。周子欽等[1指出交通運(yùn)輸與氣象因素之間存在較為密切的關(guān)系；賀芳芳等[2分析了上海地區(qū)不良天氣條件與交通事故之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)高速交通對氣象條件高度敏感，很大限度上受氣象條件的影響和制約。強(qiáng)降雨、低溫雨雪、大風(fēng)是影響高速交通的主要?dú)庀鬄?zāi)害，福建省龍巖市上杭縣高速公路地形復(fù)雜，天氣受地形影響顯著，這些因素極易引發(fā)安全事故。因此，通過分析該縣2013一2022年兩條高速沿線交通事故特點(diǎn)與對應(yīng)天氣的相關(guān)性，結(jié)合高速公路交通事故數(shù)據(jù)樣本分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果，明確事故易發(fā)指標(biāo)，構(gòu)建高速公路風(fēng)險預(yù)測模型，繪制風(fēng)險區(qū)劃圖，旨在提高交通氣象保障服務(wù)水平，減少交通事故。

1資料與方法

根據(jù)龍巖高速交警支隊(duì)三大隊(duì)提供的2013—2022年長深高速和上蛟高速交通事故數(shù)據(jù)，以及同期長深高速公路上杭段及上蛟高速公路臨近 5km 內(nèi)南陽、才溪、舊縣、九洲、湖洋等7個氣象自動站逐日氣溫、降水、風(fēng)速等實(shí)況數(shù)據(jù)。采用事故比方法對某一氣象要素影響下的交通事故進(jìn)行分析，利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和繪圖，運(yùn)用SPSS27.0進(jìn)行k-均值聚類分析，結(jié)合數(shù)據(jù)樣本研究氣象要素影響下的交通事故。進(jìn)行Person相關(guān)性分析并構(gòu)建回歸模型，根據(jù)風(fēng)險指數(shù)應(yīng)用ArcGIS繪制交通風(fēng)險區(qū)劃圖。

2結(jié)果與分析

2.1高速交通事故的時間分布特征

2.1.1年際間變化特征

2013—2022年長深高速、上蛟高速共發(fā)生2739起交通事故。長深高速交通事故數(shù)為1416起，年均事故率約為142起；上蛟高速公路為1323起，年均事故率約為132起。其中，2013一2014年長深高速交通事故數(shù)明顯較多，2015—2022年兩條高速公路事故數(shù)差距不大。

2.1.2 月際變化特征

相較于長深高速，上杭高速雨天事故較為集中。兩條高速公路月變化趨勢均呈“三峰型”分布，其中夏季發(fā)生事故的風(fēng)險最高，冬春季次之；事故在5一6月高發(fā)，2、8月次之。其原因在于5一6月、8月的強(qiáng)降水天氣較多，2月道路結(jié)冰較多且春運(yùn)車流量大。影響高速交通事故的主要?dú)庀鬄?zāi)害為夏季強(qiáng)降水、大風(fēng)天氣以及冬季低溫雨雪天氣。

2.1.3 日變化特征

事故日變化特征呈雙峰形，上蛟高速公路事故日變化大于長深高速。事故主要發(fā)生在白天時段，15：00＼～18：00高發(fā)，11：00＼～12：00次之。其原因在于該時段車流量增多，上杭縣境內(nèi)強(qiáng)對流天氣也多發(fā)生在該時段。

2.2天氣對高速交通事故的影響

2.2.1 降水的影響

通過分析降水天氣下兩條高速交通事故數(shù)，發(fā)現(xiàn)雨天事故數(shù)1975起，占總事故數(shù)的 72.11% 。其中，長深高速事故數(shù)為980起，事故率為 69.21% （長深高速雨天事故占長深高速總事故之比）；上蛟高速事故數(shù)為995起，事故率為 75.21% （上蛟高速雨天事故占上蛟高速總事故之比）。

選取2013—2022年降雨量 ?0.1mm 的降雨總天數(shù)作為降雨日總天數(shù)，其中長深高速公路鄰近的5個氣象站累計(jì)7879d，上蛟高速公路鄰近的3個氣象站累計(jì) 4996d 將日降雨量作為衡量降雨影響程度的量化指標(biāo)，用降雨日事故數(shù)與相應(yīng)級別的降雨日總天數(shù)比率作為事故比，發(fā)現(xiàn)降雨量級與交通事故發(fā)生成正比。例如，當(dāng)日降雨量達(dá)到大雨及以上時，事故比最大，長深高速為 38.24% ，上蛟高速為 54.13% 。李云峰等[3]指出降水量的增加易造成路面積水，影響汽車行駛的穩(wěn)定性，導(dǎo)致汽車發(fā)生漂移、側(cè)滑等。此外，降雨強(qiáng)度大時能見度不高，影響駕駛員視線，增加交通事故發(fā)生的可能性。

2.2.2低溫雨雪的影響

當(dāng)前，冰凍天氣缺乏統(tǒng)一的指標(biāo)，各地所用指標(biāo)不同，部分標(biāo)準(zhǔn)將日平均氣溫 ?1 ℃、出現(xiàn)降雨或降雪設(shè)為1個冰凍日[4]。上杭道路結(jié)冰和冰凍雨雪天氣較少，考慮到一些高速路面海拔略高于站點(diǎn)，冬季路面溫度略低于鄰近站點(diǎn)氣溫，故選取7個氣象站2013—2022年12月到翌年2月的日最低氣溫 ?2% 的低溫總天數(shù)作為低溫天氣站點(diǎn)數(shù)，累計(jì)55起，低溫事故數(shù)占總事故的 2.00% 。其中，長深高速低溫事故數(shù)為31起，事故率為 2.19% ；上蛟高速低溫事故數(shù)為24起，事故率為 1.81% ○

選取長深高速、上蛟高速鄰近氣象站2013—2022年日最低氣溫 ?2 ℃的天數(shù)作為低溫日總天數(shù)，其中長深高速低溫事故數(shù)累計(jì)531起，上蛟高速累計(jì)398起。將日最低氣溫作為衡量低溫影響程度的量化指標(biāo)，將低溫日事故數(shù)與相應(yīng)指標(biāo)的低溫日總天數(shù)比率作為事故比，發(fā)現(xiàn) -2^°C 以下的事故比明顯比 -2^°C 以上的高（長深高速為 10.71% ，上蛟高速為 6.45% ）。其原因在于 -2^°C 以下的氣溫易造成道路結(jié)冰和引發(fā)雨雪天氣。因此，選取 -2% 作為低溫雨雪事故高風(fēng)險指標(biāo)。

2.2.3 大風(fēng)的影響

兩條高速公路6級以上大風(fēng)（含6級以上的雷雨大風(fēng)事故數(shù)共293起，大風(fēng)事故數(shù)占總事故的 10.70%_o 其中，長深高速大風(fēng)天事故數(shù)為151起，事故率為 10.66% （長深高速大風(fēng)天事故占長深高速總事故的百分比）；上蛟高速大風(fēng)天事故數(shù)為142起，事故率為 10.73% （上蛟高速大風(fēng)天事故占上蛟高速總事故的百分比）。兩條高速的大風(fēng)事故數(shù)和事故率相差不大。

長深高速、上蛟高速鄰近氣象站2013—2022年日風(fēng)力達(dá)到6級以上的大風(fēng)日總天數(shù)分別累計(jì)1533、850d 6級大風(fēng)事故比明顯比7＼～8級大（長深高速為10.25% ，上蛟高速為 17.57% ），原因可能是6級大風(fēng)發(fā)生次數(shù)多，故造成的事故率較高。而9＼～10級的大風(fēng)事故比因個例數(shù)相對較少，9級大風(fēng)事故比，長深高速只有 5.88% ，上蛟高速高達(dá) 42.86% ；10級大風(fēng)事故比，長深高速達(dá)到 33.33% ，上蛟高速為0。因此，選取6級大風(fēng)作為大風(fēng)事故高風(fēng)險指標(biāo)。

2.2.4設(shè)定高速公路行車風(fēng)險指標(biāo)

當(dāng)日降雨量達(dá)到大雨及以上或日極端低溫 ? -2^°C 或風(fēng)力等級 ?6 級時，極易引起事故，為高風(fēng)險等級；當(dāng)日降雨量達(dá)到中雨或日極端低溫為 -2～0C （含）或風(fēng)力等級 ?9 級時，易引起事故，為中風(fēng)險等級；當(dāng)日降雨量達(dá)到小雨或日極端低溫在 0～2^°C （含）或風(fēng)力等級為7＼～8級時，容易引起事故，為一般風(fēng)險等級；當(dāng)日無降雨或日極端低溫 ?2 （204號 °C 或風(fēng)力等級 ?6 級時，不易引起事故，為低風(fēng)險等級。

2.3交通事故的空間分布特征及區(qū)劃

2.3.1雨天交通事故的空間分布特征

對長深高速雨天980起事故數(shù)據(jù)進(jìn)行 k- 均值聚類分析，制作高速降水風(fēng)險區(qū)劃圖（圖1）。低風(fēng)險區(qū)域主要分布于G25高速的 3173km 附近（南陽到才溪路段），中風(fēng)險區(qū)域主要分布在 3 213km 附近 （湖洋西段），較高風(fēng)險區(qū)域主要分布在3 190km 附近（舊縣到九洲），高風(fēng)險區(qū)域主要分布在 3 201km （九洲）附近，這與站點(diǎn)分布（表1）結(jié)果一致。

對上蛟高速雨天的995起事故數(shù)據(jù)進(jìn)行k-均值聚類分析，低風(fēng)險區(qū)域主要分布在S66高速的 23km 附近（九洲到白砂），中風(fēng)險區(qū)域主要分布在 32km 附近（九洲到城區(qū)），較高風(fēng)險區(qū)域主要分布在 2km 附近（蛟洋），高風(fēng)險區(qū)域主要分布在 13km 附近（蛟洋到白砂），這與站點(diǎn)分布（表2）結(jié)果基本一致。

2.3.2低溫天氣交通事故的空間分布特征

對低溫天氣引發(fā)的長深高速31起事故、上蛟高速24起事故進(jìn)行聚類分析，制作低溫風(fēng)險區(qū)劃圖（圖2）。長深高速低風(fēng)險區(qū)域分布在G25高速的 3 177km 附近（南陽），中風(fēng)險區(qū)域在 3216km 附近 （湖洋西段），較高風(fēng)險區(qū)域在3 191km 附近（舊縣到九洲），高風(fēng)險區(qū)域分布在 3202km 附近（九洲），這與站點(diǎn)分布（表1）結(jié)果一致。上蛟高速低風(fēng)險區(qū)域主要分布S66高速的 35km 附近（九洲），中風(fēng)險區(qū)域主要分布在 11km 附近（蛟洋與白砂之間），較高風(fēng)險區(qū)域主要分布在 20km 附近（白砂），高風(fēng)險區(qū)域分布在 1km 附近（蛟洋），這與站點(diǎn)分布（表2）結(jié)果基本一致。

2.3.3大風(fēng)天氣交通事故的空間分布特征

對大風(fēng)天氣下長深高速151起事故和上蛟高速142起事故進(jìn)行聚類分析，制作大風(fēng)風(fēng)險區(qū)劃圖（圖3）。長深高速低風(fēng)險區(qū)域在G25高速的 3 174km 附近（南陽），中風(fēng)險區(qū)域在 3212km 附近（湖洋），較高風(fēng)險區(qū)域分布在 3 201km 附近（九洲）；高風(fēng)險區(qū)域分布在3189km 附近（才溪到舊縣），這與站點(diǎn)分布（表1）結(jié)果一致。上蛟高速低風(fēng)險區(qū)域分布在S66高速的 23km 附近（白砂），中風(fēng)險區(qū)域分布在 14km 附近（白砂）；較高危風(fēng)險區(qū)域分布在 33km 附近（九洲），高危風(fēng)險區(qū)域分布在 2km 附近 （蛟洋）。

2.4建立高速交通事故與氣象因子的相關(guān)性預(yù)報模型

選取2013—2022年1—12月的月事故數(shù)與大風(fēng)、低溫進(jìn)行相關(guān)性分析。低溫（道路結(jié)冰 ?2% 與事故相關(guān)系數(shù)分別為0.064（長深）、0.092（上蛟），相關(guān)系數(shù)低，均未通過顯著性檢驗(yàn)。大風(fēng)（6級以上）與事故相關(guān)系數(shù)分別為0.064（長深）0.092（上蛟），相關(guān)系數(shù)低，均未通過顯著性檢驗(yàn)。對2013—2022年事故數(shù)與月雨量進(jìn)行相關(guān)分析和建模，相關(guān)系數(shù)分別為 0.534^** （長深）、 0.690^** （上蛟），均通過極顯著相關(guān)性檢驗(yàn)（**表示通過0.01置信度檢驗(yàn)）。說明上杭兩條高速的事故數(shù)均隨雨量增加而上升。

3結(jié)論與討論

（1）2013—2014年長深高速交通事故數(shù)較高，2015—2022年兩條高速公路的事故數(shù)相差不大。兩條高速公路的月變化趨勢一致，事故高發(fā)月份為5一6月和2、8月。事故主要發(fā)生在白天時段，高發(fā)時間多為15：00＼～18：00、11：00＼～12：00。

（2）降雨天氣條件下高速公路交通事故發(fā)生最多，占事故總數(shù)的 72.11% 。其中，大雨以上降水導(dǎo)致的事故比最大；氣溫在 以下容易造成道路結(jié)冰；6級大風(fēng)的事故比高，容易引發(fā)交通事故。

（3）降水高風(fēng)險區(qū)域，長深高速主要分布在 3201km 附近（九洲），上蛟高速主要分布在 13km 附近（蛟洋到白砂）；低溫高風(fēng)險區(qū)域，長深高速主要分布在 3 202km 附近（九洲），上蛟高速主要分布在 1km 附近 （蛟洋）;大風(fēng)高風(fēng)險區(qū)域，長深高速主要分布在 3189km 附近（才溪到舊縣），上蛟高速主要分布在 2km 附近 （蛟洋）。

（4）不同氣象因素對交通事故的影響存在顯著的差異，降水與高速交通事故數(shù)為顯著正相關(guān)。從預(yù)報模型看，上杭縣兩條高速的事故數(shù)均隨著雨量增加而上升。

參考文獻(xiàn)

[1]周子欽，盧德全，孫雷果，等.廣南高速公路道路封閉與不良?xì)庀髼l件的相關(guān)性研究[J].河南科技，2020，39（35）：146-149.

[2]賀芳芳，房國良，吳建平，等.上海地區(qū)不良天氣條件與交通事故之關(guān)系研究[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，2004（1）：126-128.

[3]李云峰，謝勇，金順梅，等.吉林省高速公路交通事故與氣象要素的關(guān)系研究[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2021，37（3）：94-101.

[4]顧婷婷，潘婭英，駱月珍.浙江省高速公路低溫雨雪冰凍災(zāi)害風(fēng)險評估與區(qū)劃[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2016.32（3）：102-106.