基于动态风险饱和度的高速公路交通安全分析*

2021-11-12田万利吴忠广李娟胡少宏孙晓军

交通信息与安全 2021年5期

田万利吴忠广▲ 李娟胡少宏孙晓军

（1.交通运输部科学研究院标准与计量研究中心北京100029；2.安徽省交控建设管理有限公司合肥230088；3.浙江省交通工程管理中心杭州310005）

0 引言

高速公路运营风险可以定义为交通流叠加在路网后，由于交通流的变化导致路网负载的变化，引起路网功能性破坏的可能性。高速公路运营期间，受到多种内外部因素影响，交通安全风险在时间和空间上处于动态变化[1]。交通饱和度作为衡量交通流状态的重要指标，仅能反映道路与交通之间的供需关系，不能表征高速公路交通安全状态及其变化情况。因此，亟需研究表征高速公路交通安全状态的指标以指导高速公路运营管理。

高速公路交通安全风险影响因素众多，通过对现有研究成果的分析，表明人为因素、车道间流量差异、天气条件、交通流量密度及车速变异系数等对高速公路交通安全有重要的影响。L.T.Francesca等[2]以收集到的路段施工作业区碰撞数据、交通流数据为基础，分析出施工作业区交通安全与交通流量大小相关。吴付威等[3]研究表明，车辆行驶状态对车流风险有较大影响。戴英等[4]和刘维民[5]通过引入敏感性分析理论对高速公路改扩建工程中路段交通安全对交通流变化的敏感程度进行了分析。杨奎等[6]采用数理统计模型分析交通事故发生与交通流状态的关联性，结果表明低运行速度、车道间流量的差异性会增加交通事故发生的概率。胡功宏等[7]通过分析多条高速公路的事故数据，研究表明交通事故发生率与运行车速、交通流量、天气条件、车速变异系数等因素有密切的关系。张存保等[8]对雾天高速公路交通事故观测数据的研究表明雾天发生交通事故概率较高，增加高速公路交通安全风险。孔令铮[9]以人为因素出发，分析了高速公路交通事故发生的主要原因，结果表明，新驾驶员、疲劳驾驶等人为因素是影响交通安全的主要原因。

高速公路交通安全评价方法方面的研究主要集中在利用多层模糊综合评价法、指数评价模型等表征整体静态运营安全状态。孙剑等[10]首次针对城市快速路实时交通流运行安全风险评价建立了模型。吴焱等[11]提出AHP-TOPSIS-RSR方法评价了高速公路路网交通安全风险状况。朱博雅等[12]利用多层模糊综合评价法，从交通服务水平、交通危险控制与施工对周边环境影响等方面对作业区域进行交通安全评价。蒋锐等[13]考虑高速公路车辆运行特征及车辆之间相互影响，建立交通流风险矩阵和状态关联矩阵，构建了交通流风险指数评价模型。陈玲玲等[14]通过建立包含高速公路交通运行状态的模型以预测路段交通安全隐患，并提出针对性措施改进交通安全状态。李曌等[15]建立了以停车视距、竖曲线等微观指标的高速公路交通安全评价方法。

通过对上述文献的分析，目前高速公路交通安全的研究主要集中在对安全影响因素的分析，并结合静态评价方法对高速公路交通安全状况进行评价，评价结果尚不能反映高速公路的交通动态安全状况。因此，提出了动态风险饱和度理论及模型和计算方法，对高速公路动态交通安全状况进行表征。

1 交通安全状态分析

交通饱和度是道路的实际流量V与道路的理论最大通行能力C的比值（V C），是衡量道路供给与交通需求之间关系值，其本质是安全条件下的实际流量与最大流量的比值。道路的理论最大通行能力是在理想的道路与交通条件下，以连续车流安全行驶时的道路最大通行量，通常单车道的理论通行能力最大值发生在30~40 km/h的车速条件下，是理想状态下的静态固定值。

研究表明高速公路路段交通事故数量与交通饱和度具有一定的关系[14,16-17]，见图1。从图中可知，交通流状态随着交通饱和度由0增大到1可分为自由流状态、稳定流状态、不稳定流状态、饱和流状态和阻塞流状态。自由流状态下车辆以自由行驶为主，行车间距大，受同向车辆干扰较少，且随着饱和度增大车辆驾驶行为更加规范，事故数量相对较少且呈现下降的趋势；稳定流状态下车辆易受同向其他车辆的干扰，时常发生车辆换道行驶以超越前车，随着交通量增大，换道变的困难，事故数量也逐渐增大；不稳定流状态下车辆行驶较为混乱，车辆换道也越来越困难，随着交通流量持续增大，事故数量随之增大至最大；饱和流状态行车间距大大减少，车辆换道行驶非常困难，此时车辆以低速跟车行驶为主，车流相对稳定，事故数量则相对减小；阻塞流状态交通流量持续增加，车辆缓慢跟车行驶，车流相对稳定，事故数量持续减小。

图1 交通饱和度与事故数的关系Fig.1 Relationship between the traffic saturation and the number of accidents

因此，可总结出路段车辆主要有自由行驶、换道行驶和跟车行驶这3种驾驶状态。3种驾驶状态下交通流表现出不同的交通事故风险状态，即事故相对数量呈现出降低、升高和再降低的趋势。当路段车辆处于自由行驶状态时，交通饱和度处于自由流状态，事故相对数量较低且随着交通饱和度的增大呈现下降的趋势；当路段车辆处于换道行驶状态时，交通饱和度处于稳定流和不稳定流状态，事故相对数量随着交通饱和度的增大呈上升的趋势；当路段车辆处于跟车行驶状态时，交通饱和度处于饱和流和阻塞流状态，此时事故相对数量随着交通饱和度的增大而降低，见图2。

图2 车辆驾驶状态与事故数的关系Fig.2 Relationship between the vehicle-driving state and the number of accidents

从上述分析可知，路段交通安全状态不仅与交通饱和度有关，更为关键的是与路段中车辆驾驶状态相关，随着车辆驾驶状态的改变处于动态变化中。但交通饱和度等指标作为静态指标，不能反映上述道路交通安全动态变化规律。亟需引入新的评价指标以反映路段交通流中车辆不同驾驶状态下交通安全状态。

2 动态风险饱和度模型

2.1 动态风险饱和度理论及模型构建

针对交通饱和度等指标的不足，提出了动态风险饱和度的概念。动态风险饱和度考虑道路环境与交通流状态的时空特性，以交通安全为约束，以路段车辆不同驾驶状态下实际的交通需求与实际的交通流量安全供给能力（即安全流量）的比值为表征值，计算模型见式（1）。

式中：rk为路段k的动态风险饱和度；fk为路段k的实际交通流量为路段车辆行驶状态为自由行驶状态下的安全流量为路段车辆行驶状态为跟车行驶状态下的安全流量，pcu/h为路段车辆行驶状态为换道行驶状态下的安全流量，pcu/h；α，β分别为车辆驾驶状态切换阈值。

构建的动态风险饱和度与高速公路路网交通分配中的路阻函数相似，是路网交通安全目标函数的约束因子，其大小随路网中交通流量和流速的变化而变化。当实际交通饱和度小于α时，动态风险饱和度等于实际交通饱和度，即安全流量为车道通行能力；当实际交通饱和度在α~β时，以换道行驶平均最小安全车头时距换算动态风险饱和度；当实际饱和度大于β时，以跟车行驶平均最小安全车头时距换算动态风险饱和度。

由此可知，动态风险饱和度计算的关键为路段车辆不同驾驶状态下安全流量的计算。

2.2 动态风险饱和度计算方法

2.2.1 安全流量计算

在交通流变化、天气条件等交通动态属性特征影响下，交通流中车辆的行驶状态存在一定的差异，但车辆应满足路段交通安全约束要求，即保证车辆之间的安全车头时距。从交通流理论可知，平均安全车头时距决定了路段安全流量。由此，利用平均最小安全车头时距，实现交通流静态指标与动态风险饱和度指标的转换，进而得到在安全约束条件下路段安全流量，其构建逻辑见图3。

图3 动态评价指标与静态评价指标的转化逻辑Fig.3 Transformation logic between dynamic and static evaluation indices

结合上述分析，构建了路段安全流量计算模型，见式（2）。

式中：ck为路段安全流量为路段k的平均最小安全车头时距，s。

由此，路段安全流量的计算转变为平均最小安全车头时距的计算。

2.2.2 平均最小安全车头时距计算

根据对路段安全流量的分析，结合动态风险饱和度受到交通流变化、天气条件等交通动态属性特征影响，构建了包含车速变化及雾天等特殊天气条件下的跟车行驶和换道行驶的平均最小安全车头时距计算方法。

1）跟车行驶平均最小安全车头时距。假设在某高速公路路段上有n辆车，依据车辆行驶方向的前后顺序，分别定义为车辆1，车辆2，…，车辆n，见图4。

图4 区段内交通流运动状态示意图Fig.4 Traffic flow movements in the section

假设车辆n与前车n-1处于跟车行驶状态，根据车辆n与车辆n-1的车速，结合高速公路路段路面条件、车辆所处的环境条件、安全停车距离及驾驶员的反应时间，求得后车n的跟车行驶最小安全车头时距-1为[18]

将V85%车速（车辆n）和V15%车速（车辆n-1）代入式（3）便可求得路段k的平均最小跟车行驶安全车头时距见式（4）。

将V85%车速（车辆n）和V15%速（车辆n-1）代入式（6）便可求得路段k的平均最小换道行驶安全车头时距见式（7）。

2.2.3 动态风险饱和度计算

因此，路段不同车辆驾驶状态下动态风险饱和度模型见式（9）。

与交通饱和度相比较，动态风险饱和度考虑交通安全环境持续变化的特征，能够体现出受交通安全约束下道路的风险状态。其计算流程见图5。

图5 计算流程图Fig.5 Flow of model calculation chart

3 实例分析

3.1 实例描述

高速公路改扩建工程通常采用边通车边施工的组织方式，造成改扩建施工路段通行能力严重降低。为了保证施工路段车辆通行顺畅和安全，通常需要借助路网分流[19]。而路网中其他路段车流量的增加将加重其交通安全风险[20]。因此，分析改扩建工程路网中相关分流路段的交通安全状况对路网分流方案制定具有重要的意义。

选取G3京台高速公路某改扩建路段A~B为案例。该路段为双向4车道，设计车速120 km/h，自2002年9月建成通车以来，是华北地区通往东南地区的重要快速通道。周边路网主要有高速公路G~A段、B~E段、E~F段、C~D段、B~H段、H~I段、I~J段、J~K段、K~L段等，见图6。

图6 改扩建路段地理位置Fig.6 Geographical location of reconstruction and expansion sections

改扩建工程影响到的路段车道数、设计速度、某年当量交通量、高峰小时交通量、基本通行能力和交通饱和度等信息见表1。

将冷冻的胰脏置于4℃冰箱中解冻，待样品将要完全解冻时从头、体、尾三个部位剪取约0.5 g左右的胰腺，并用分析天平准确称重。按质量体积比1∶9的比例加入匀浆介质在玻璃匀浆器中匀浆(整个操作过程都在冰浴条件下进行)。充分匀浆后将匀浆液倒入离心管中3 000 r/min 4℃条件下离心10 min，收集上清并迅速将上清液分装成若干份贮存于-20℃中，以备进行酶活性分析。

表1 高速公路路网各路段动态风险饱和度Tab.1 Dynamic-risk saturation of each section in the expressway network

3.2 路段动态风险饱和度计算

根据表1中交通饱和度值的大小和表2中不同流量下交通流V85%车速和V15%车速，计算不同状态下的平均最小安全车头时距和安全流量值，进而对动态风险饱和度值进行试算。模型中相关参数取值如下：α和β的取值共分为4种情况进行讨论，见表3；参照JTG B01—2014《公路工程技术标准》，其他相关参数取值如下：驾驶员反映时间τs为1 s；假设研究区域没有出现雾天等特殊情况，即雾天等特殊情况下的反应延迟时间τw为0 s；安全停车距离L为11 m；路面纵向附着系数μl为0.45；道路的纵坡i为0；路面横向附着系数μt为0.42；路面超高θ为0 m；变换车道次数λ为1；车道宽度Wl为3.75 m。

表2 不同流量下高速公路的车速值Tab.2 Speed value of expressway under different traffic

表3 α,β取值Tab.3 Values of α and β

因此，依据上述参数的取值和式（9），计算各路段动态风险饱和度，结果见表4和图7。

表4 无特殊情况高速公路改扩建路网各路段风险饱和度Tab.4 Risk saturation of each section of the highway network for reconstruction and expansion without special circumstances

3.3 结果分析

随着交通饱和度的增大，风险总体呈现先增大后减小的趋势。从表4和图7中可以看到G3京台高速公路A~B段改扩建工程所在路网中相关路段在不同交通饱和度下动态风险饱和度的值能够反映出这一规律。以表4中动态风险饱和度a列为例进行说明，当实际交通饱和度低于0.4时，处于低密度交通流状态，此时路段B~H、H~I、I~J、J~K、K~L的动态风险饱和度与实际交通饱和度相同且处于较小的数值，与当前交通饱和度下风险较低相符合；当交通饱和度大于0.4且小于0.75时，此时路段车辆以换道行驶为主，在此交通饱和度状态下事故相对数量较高且呈上升趋势，路段E~F、B~E和G~A的交通饱和度分别为0.45，0.48和0.65，动态风险饱和度分别为1.01，1.19和0.89，数值均远大于交通饱和度；当交通饱和度大于0.75，此路段以跟车行驶为主，交通安全风险相对较小，路段C~D的交通饱和度为0.82，动态风险饱和度为0.66，较小于交通饱和度。从a列的计算结果来看，随着交通饱和度的增大，动态风险饱和度先增大后减小，且在换道行驶状态下达到最高，在跟车行驶状态下变小，与第1节的分析相符合。相较于交通饱和度，动态风险饱和度能够较好地反映出高速公路交通安全状态动态变化的情况。在该高速公路路段改扩建过程中，将车流向路段B~L疏导，并加强路段G~A和C~D的交通流风险管控。