张亚平,张海波

(哈尔滨工业大学交通科学与工程学院,黑龙江哈尔滨 150090)



交叉口右转机动车与行人交通冲突安全评价∗

张亚平,张海波

(哈尔滨工业大学交通科学与工程学院,黑龙江哈尔滨 150090)

摘要:在中国,右转机动车一般不受信号灯控制,其与行人的冲突不可避免。为评估右转机动车与行人安全性,文中引入交通冲突技术,提出行人空间安全度的概念,以交通冲突率和空间安全度作为评价指标,采用灰色聚类法对右转机动车与行人的冲突区域安全性进行评价,并选取哈尔滨市典型道路交叉口进行实证分析,评价结果与实际相符。

关键词:城市交通;右转机动车;行人;交通冲突技术;交通冲突率;空间安全度

交叉口是城市道路的重要组成部分,也是多种类型不同方向交通流的汇聚之处。交通流的汇合和分离,难免会产生冲突。信号灯的设置能实现不同方向车流、人流的时空分离,有效减少冲突。目前,中国大多数右转机动车不受信号灯的控制,右转机动车的抢道行为严重干扰了行人的正常通行,埋下安全隐患。为解决右转机动车和行人的冲突问题,有必要对其安全性进行分析和评价。

国内外对交通安全的评价方法主要分为基于事故统计的直接评价法和基于非事故统计的间接评价法,其中交通冲突技术(TCT)以其“大样本、获取易、周期短”等优点而得到广泛应用。但目前基于冲突技术的交叉口安全性评价均是对其整体安全性进行评价,均一化了交叉口各类型、方向的冲突,同时评价指标仅采用TC/MPCU,指标较为单一。行人在交叉口混合交通流中处于弱势,为更好地保障行人安全,该文对右转机动车与行人冲突区域进行安全性评价,以有针对性地采取管理举措。

1 交通冲突技术概述

1.1 交通冲突的定义

自1977年Amundsen Hyden第一次正式提出交通冲突概念后,国内外学者根据所研究对象对交通冲突提出了定义。综合各类定义,交通冲突的定义包含4个要素,即冲突对象、判定状态、采取措施、产生结果。这里将交叉口右转机动车与行人的冲突作如下定义:在交叉口内,同一时刻右转机动车和行人争夺道路的使用权,如任意一方不采取减速、转向等避让行为,极有可能发生交通事故的现象。

1.2 交通冲突技术的有效性

事故法是检验交叉口安全性最直接、有效的方法,交通冲突技术是否有效,关键看交通冲突与事故率是否具有相关性。从交通冲突的定义可知,冲突是事故的前兆,交通冲突和交通事故具有相同的起因和过程,关键看最后产生的结果。冲突双方可能因采取了避让措施而避免事故的发生,也可能因没有意识到冲突未采取措施而引发事故。

国内外不少学者对交通冲突技术的有效性进行了研究:W.D.Gluodz基于交叉口的事故和冲突的调查,构建模型验证了同类型冲突和事故具有良好的相关性;Brian L.Allen通过对冲突和碰撞过程的分析,得出交通冲突技术能成为很好的事故预测手段;张苏提出了冲突与事故的线性关系表达式。可见,交通冲突技术能替代事故法作为交通安全评价的工具。

2 交通冲突灰色聚类评价法

2.1 右转机动车与行人冲突分析

平面交叉口机动车的冲突严重程度以冲突点衡量。与机动车相比,行人常成群结队地行走,路线自由,与右转机动车的运行轨迹交点不唯一,可认为右转机动车与行人的冲突影响范围为一区域。

未设置右转专用车道的进口道右转车较少,与行人发生冲突的概率也相对较小,故研究对象设定为设有右转专用车道的十字交叉口。将右转机动车与行人的冲突区域按逆时针编号,分别为冲突区域1～8(如图1所示)。

图1 右转机动车与行人冲突区域示意图

右转机动车与行人的冲突分两种情形,即无右转专用车道和设右转专用车道。以图1所示交叉口南进口道为例进行分析。无右转专用车道时,右转机动车和直行机动车同相位放行,右转机动车与南北向行人产生冲突,冲突范围即为图1中冲突区域2。设右转专用车道时,右转机动车不受信号灯控制,既可在直行绿灯期间放行,也可在红灯期间放行,右转机动车除与南北向行人产生冲突外,还与东西向行人发生冲突,冲突范围为两处,即图1中冲突区域1和2。

2.2 评价指标的选取

2.2.1 交通冲突率

定义交通冲突率为交叉口交通冲突数与混合当量交通量之比,它反映交叉口冲突发生的频率,其数学表达式如下:

式中:CR为交通冲突率;TC为交通冲突数(次/h); MPCU为混合当量交通量(pcu/h)。

交通冲突数是一个绝对指标,反映当前交叉口的安全程度。但仅采用该指标,容易对冲突数较大、同时交通量也很大的交叉口作出错误的判断;混合当量交通量反映交叉口的交通量水平,采用交通冲突数与混合当量交通量之比对交叉口安全性进行评价是可行且有效的。基于这一考虑,选取交通冲突率作为评价指标,但不同的是,这里的MPCU只是冲突区域内参与冲突的机动车和行人的混合当量交通,而非整个交叉口的混合当量交通。

2.2.2 空间安全度

行人过街时总是寻找合适的空间满足安全需求。在右转机动车与行人的冲突区域内,行人既要注意与他人保持一定的间距,又要寻找穿越机动车的安全间隙。因此,右转机动车与行人的冲突区域面积大小与行人的安全性密切相关,冲突面积越大,行人面临的安全隐患越大。

定义空间安全度为实际右转机动车与行人冲突区域面积与其理想面积之比,其数学表达式如下:

2.3 灰色聚类的数学描述

(1)构建评价矩阵。令评价对象i∈(1,2,…,m),m为评价对象总数,评价指标j∈(1,2,…,n),n为评价指标总数,构建原始评价矩阵D,并对其进行无量纲化处理,公式见式(3)。

(2)确定灰类及白化值。分析评价指标实测数据的累积百分频率,并绘制其曲线;确定灰类数,对右转机动车与行人安全性进行评价,可将安全等级划分为4级,分别为特别安全(A)、安全(B)、临界安全(C)、不安全(D);在累积百分频率曲线上分别选取15%、40%、60%和85%累积频率,其对应点λ1、λ2、λ3、λ4即为白化值。

(3)建立白化权函数。利用白化权函数可确定各指标数值隶属于不同灰类的可能性,一般采用分段函数表示。

(4)确定聚类权。聚类权即各指标在各类别的比重。权重的确定对灰色聚类评价结果有较大影响,选择合适的方法确定聚类权很重要。其一般表达式如下:

式中:ηjt为第j项评价指标归入t灰类的聚类权; λjt为第j项评价指标属于t灰类的白化值;k为评价灰类种数。

(5)求解聚类系数。聚类系数求解公式如下:

式中:fjt(dij)为第j项指标归于t灰类的隶属度函数。

所有灰类的聚类系数构成聚类评估序列δi=(δi1,δi2,…,δik),若δ∗it=max{δi1,δi2,…,δik},则表示评价对象i属于第t∗类灰度,从而确定其所对应的安全等级。

3 应用示例

选取哈尔滨市红旗大街-淮河路交叉口进行视频调查(如图2所示),调查结果如表1所示。

图2 哈尔滨市红旗大街-淮河路交叉口平面图

表1 交叉口现状调查数据(高峰小时)

3.1 交叉口右转机动车与行人冲突区域安全评价

(1)构建评价矩阵。评价对象为8个,评价指标为2个,交通冲突率如表1所示。实际人车冲突面积可由视频摄像确定,理想的冲突面积近似认为是右转机动车道延伸段与人行横道的交叠区域面积,据此计算空间安全度。由此构建基于交通冲突率和空间安全度的冲突评价矩阵,并对其进行无量纲化处理。

(2)确定白化值。结合实际调查数据,确定评价指标的白化值如表2所示。

表2 评价指标中不同灰类的白化值

(3)建立白化权函数。采用经典的白化函数表达式:

(4)确定聚类权。按式(4)计算得聚类权矩阵:

(5)求解聚类系数。按式(5)求解,可得δ11= f11(d11)×η11+f21(d12)×η21=0,运用类似方法求得灰色聚类评估矩阵为:

由此,根据最大聚类评估值归属可确定该交叉口右转机动车与行人各冲突区域安全等级:非常安全的冲突区域为冲突区域3和8,安全的为冲突区域4,临界安全的为冲突区域1、2和6,不安全的为冲突区域5和7。不安全冲突区域是交通改善的重点,可通过合理设置右转信号灯来消除冲突;临界安全区域需综合考虑右转机动车和行人的通行效率及延误来确定是否设置信号灯。

3.2 评价结果与实际路口情况对比分析

该交叉口为红旗大街与淮河路相交。淮河路为次干路,右转车流量较小,与行人产生冲突的概率较小,故冲突区域3、8、4相对安全。交叉口西南角为住宅小区,高峰时期行人需频繁穿越淮河路西进口人行横道,造成区域7内冲突相对增多,加之混合当量较小,交通冲突率偏高。红旗大街为主干道,右转机动车较多,故设有2条右转车道,且与直行左转车道用绿化带隔离,北进口路边乱停车现象严重,冲突加剧,故冲突区域5为不安全区域。冲突区域1、2、6冲突数较高,处于临界安全状态。综上,采用冲突技术对右转机动车与行人冲突区域安全性的评价结果与实际相符。

4 结语

该文采用交通冲突技术对交叉口右转机动车与行人的安全性进行评价,突破以往研究中采用单一指标交通冲突率的局限,考虑行人空间需求,选取空间安全度和交通冲突率两个指标,采用灰色聚类法进行安全评价,评价结果与实际观测结果相符。采用交通冲突技术和灰色聚类方法对冲突区域进行评价,更接近实际交通状况,有利于更有针对性地实施交通管控,保障交叉口的通行安全。

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收稿日期:2015-05-11

基金项目:∗道路交通安全公安部重点实验室开放基金项目(2015ZDSYSKFKT06-1)

中图分类号:U491.2

文献标志码:A

文章编号:1671-2668(2016)02-0062-04