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道路交通安全评价方法研究

2019年6月8日

   道路交通安全评价是一个涉及多因素、多指标的综合评价过程。文章通过梳理研究了国内外在道路交通安全评价方面的相关文献资料,将道路交通安全评价研究划分成区域道路交通、路网及路段交通两个方面进行整合研究,并对道路交通安全评价研究的主方法及研究趋势进行了分析,对提高道路交通安全性及我国路网整体效率有重意义。 
  关键词道路交通;安全评价;研究综述 
  中图分类号F570 文献标识码A 
  0 引 言 
  来自国家统计局的数据显示截止2012年底,我国因道路交通事故死亡的人数由上年的62 387人下降到59 997人。其中,因机动车交通事故死亡人数由2011年的59 673人下降到57 277人,因汽车交通事故死亡人数由2011年的46 100人下降到44 679人,从统计数据中可明显看出死亡数字大幅下降的是重大交通事故引起的死亡人数和特大交通事故导致的死亡人数。由此可见,自2012年7月开始施行的新交规初见成效。就目前形势而言,我国交通事故数总量是发达国家远不能及的,且万车死亡率长期居高不下。最新资料显示,我国的万车死亡率为6.2,与发达国家万车死亡率排名最高的美国相比,是美国的3.5倍,且致死率高达20.7%1。 
  由道路交通安全状况引发的事故已在全世界范围内引起了高度重视。道路交通系统是由人、车、路和环境等诸素共同构成的一个动态演化系统,在系统中,任何因素的不可靠、不平衡、不稳定都可能招致冲突或矛盾的产生,进而引发交通事故。提高道路交通安全系数,首当其冲应对道路交通安全状况有清晰的把握,这就势必需提前对道路交通状况进行客观合理的安全评价。所以,通过对道路交通安全评价理论及方法的研究,对于及时评价反馈各类突发事故出现后事发路段的实时交通安全状况,尽快恢复道路畅通是十分迫切必的,可为交管部门提供应急补救方案,以应对可能出现的干扰乃至严重突发事件。 
  1 基于区域的道路交通安全评价研究 
  1.1 道路交通安全评价研究起步 
  道路交通安全评价研究是目前国内外一项热门的课题,相关研究始于20世纪90年代。对其研究始于对道路交通安全状况动态指标因素的研究,且这些指标因素大多聚焦事故次数、受伤人数、死亡数字和经济损失等方面。考虑到区域道路交通安全评价研究过程中涉及到指标因素的变化,其评价方法的探讨也经历了一个从单一因素评价到多因素综合评价的发展历程。通过对文献的梳理整合发现,以往在区域道路交通安全评价方面采用的方法大致可归纳为交通冲突技术、相对事故率法、多元回归分析法、时间序列预测法、综合事故率法及综合评价法等。 
  早在1991年英国交通运输部在对其管辖公路实施安全评价后,编撰并完成了《公路安全评价指南》(Guidelines to Road Safety Audit)2,该指南在当时为唯一相对完整的道路安全评价指标指示书,且首次将公路安全评价的概念明确提出,与此同时在公路安全评价领域迅速发展的国家还有澳大利亚,该国国家公路交通安全协会依据现行规则提出了道路安全评价方法——《公路安全评价》(Road safety Audit)3。之后美国公路局相继又提出了《道路安全设计与运营指南》,该指南在原有基础上又新提出了交互式道路安全设计模型(IHSDM)4,随着交通运输业的不断发展,学术界在道路交通安全评价方面的理论研究也逐渐开始升温。1994年,A.Sverker等人5选取时间序列法对道路交通安全进行评价,得出的道路安全评价结果与评价时设定的基准年份和时间跨度有关。R.J.Smeed6依托欧洲近二十国的道路交通事故调查数据,结合统计学原理推导出典型的Smeed回归预测模型,随后其他国家结合本国道路交通事故的数据特征,对Smeed回归模型进行了修正和标定,得到了符合本国的预测模型。1995年,刘运通等7运用宏观理论和模糊数学建立了道路交通安全的宏观模糊评价模型,通过对交通事故进行宏观分析,结合层次分析法原理确定的权重对道路交通安全状况进行了评价。1996年,A.s.Hakkert8在评价城际间道路安全等级问题上提出了CART法,该方法突出用二进制树来解释道路交通安全状况与影响指标因素间的深层关系。到1998年,张苏9等人创新性地首次构建了切合我国道路交通实际的交通冲突判别规范标准。 
  1.2 道路交通安全评价研究发展 
  进入21世纪,由于道路交通事故死亡人数呈逐年上升趋势,道路交通安全评价研究又引起了更多学者注意。2000年,刘志强10通过对比分析几种常用交通安全研究方法和预测模型,选取灰色预测方法对我国的交通事故发展趋势进行了预测,得出预测结果与实际情况相符的结论。2001年,刘清11等成功尝试将等级系数法引入到研究道路交通安全评价过程中。2003年,周伟等人12借助交通冲突调查技术原理对多条道路路段交通状况进行了实地调研,并基于调研数据构建了路段事故判定模型;2004年,杨天军等13就城市道路交通安全可持续发展问题建立了相应的评价指标体系。2005年,朱顺应等14基于因子分析与层次分析两种方法的组合法对道路交通安全状况进行了客观评价。同年,潘艳荣等15又将灰色聚类理论与神经网络技术结合的综合评价方法引入到道路交通安全评价过程中。2005年,牛会永16建立了基于城市道路交通安全的灰色评价方法并进行了实例分析,取得了满意的效果;2006年,朱小红等17将模糊评价模型应用到道路交通安全评价过程中,重点针对人—车—路系统构建了安全评价指标体系。2006年,李相勇等18结合人工神经网络原理,将BP神经网络综合评价模型应用到道路交通安全评价过程中,并通过训练样本的方法实现了对交通安全专家知识的智能存取;2006年,王俊人等19尝试将数理统计学中的主成份分析法引入到城市道路交通进行安全评价过程中。2007年,宇仁德等20考虑到不同地区在进行道路交通安全评价时对指标体系的优化问题,借助二次相对评价方法的指导思想,首次将数据包络分析模型引入到道路交通安全评价领域并选取不同道路进行安全评价。2009年,马爱霞等21将事故树分析法引入到道路交通安全评价中,遵循道路交通事故发生的客观先后逻辑顺序,对已发生的和将发生的事故及影响因素进行了演绎分析,利用最小割集的方法找出了交通事故发生的主诱发因素,并选取重庆市“4.23”特大道路交通事故为例进行实证分析。
  综上,以区域道路为划分依据,总结对其进行交通评价的过程,其中大部分学者以统计学手段为依托,借助一些关键指标因素如相对死亡率、事故发生率等,分别从不同的侧面入手进行评价,发展到后来研究者们更倾向于采用综合评价方法对区域交通进行安全评价,比较常用的如灰色理论方法、交通冲突技术、模糊数学方法、神经网络方法等,利用上述方法能够对道路交通及其状况进行更为全面合理的评价,同时也为后续的研究夯实了基础。 
  2 基于路网及路段的道路交通安全评价研究 
  随着各国公路网营里程的不断增长,研究者意识到,单纯基于区域的道路交通安全评价研究并不能满足现实的需求,该问题势必需从路网及路段的不同角度加以考虑。就目前学术界的成就而言,以往涉及路网及路段的道路交通安全评价研究方法可整合为交通冲突技术、矩阵法、绝对值法和预测法等。 
  其中绝对值法是通过指标的正常值与标定常量的比较来分析的,该常量是通过长时间大量调查统计得到的,通常常量的标准值在不同路网和路段条件下的确定较困难。矩阵法往往将被调查路段分割成单元的形式进行的,还需同时考虑事故起数与发生率两个关键因素。预测法采用多元统计学方法,将影响事故发生的诸多因素进行回归分析,找出各指标数据之间相互依赖的关系,即为路段交通事故的预测模型,综合考虑置信区间内的置信度来确定预测结果22。1981年,Hyden首次尝试将道路交通冲突技术引入到评价道路交通安全上来,随后,Kuzminski等基于此先后将故障树、安全灰色评价法、道路交通安全宏观模糊评价模型等引入到道路交通安全评价中,这些方法都能从不同角度对其予以评价23。在此之后以Perkins等为典型代表提出的交通冲突技术(TCT)得到了普遍认同和应用,该技术的提出及实施选取道路交通冲突为参照标准,为当时道路交通安全评价带来了新的借鉴模式24。1994年,G.R.Brown25提出在交通冲突调查法中以道路危险指标作为一种研究道路交通安全的手段,并从碰撞测试实验中得到了验证。2004年,陆化普等26创新性地将SCOOT系统引入到城市道路交通监测系统中,并结合设计出的预警事件自动算法实时检测城市道路交通拥堵状况并进行预警,为道路实时交通监测和预警系统的开发打好了一定的理论基础。以此为基础,2005年,邵祖峰27针对上述安全预警问题系统研究了其指标体系的设计方法,并在城市道路上成功地进行了验证。 
  对于路网及路段方面的安全评价应注意两点,一客观看待被评估路段单元的真实状况,二合理选取能反映路段单元事故的关键指标。通过梳理在路网及路段限制条件下的交通安全评价研究发现,迄今为止在道路交通安全评价方面已存在多种评价模型与方法,而大部分是依托现有的评价方法组合或扩展而来的。为了保证评价的客观性和准确性,在具体选择评价方法时应尊重实际统计数据,根据实际情况选择最适宜的综合评价方法。道路交通安全评价是一个涉及诸多因素及方面的巨复杂过程,目前学术界的研究还都处于伊始阶段,有必进行更为全面和深入的探索。 
  3 物联网等新技术在道路交通安全评价中应用的可能性 
  “物联网”一词是于2009年在温总理“感知中国”的讲话中首次提出并正式引入我国的,此后物联网相关技术迅速受到了国内大范围的追捧。随着科学技术的不断更新,现阶段我国在道路交通安全领域已逐步引入智能交通、物联网、车联网、云计算等新技术和手段,其目的是通过建立道路基础设施、路网运行状态、人—车单元状态和交通外部环境相互之间的感知网,并统一纳入数据管理服务平台,真正实现交通事故的源头预防与主动控制,提升我国路网整体效率。 
  2012年,柯赟28将物联网的相关技术应用到道路交通状态监测与安全预测领域,尝试提出了一种基于二维马尔科夫原理的道路安全预测模型,并依托物联网条件下的实时监控功能采集信息,对道路交通安全状况进行实时预测和评估,得出在物联网技术条件下的预测结果较以往模型越发准确的结论。同年王国伟等人29在道路交通异常事件监测领域方面引入了物联网技术,依托物联网对交通环境状况的感知能力,对今后在人—车—路—环境等诸多环节共同参与下的道路交通突发事件自主监测手段及其发展趋势进行了探讨。继柯赟等人的研究,H.K.Xiang等30将物联网技术渗透到了道路交通安全预警机制的范畴,凭借在物联网技术条件下感知与实时监测到的有效道路交通信息,利用基于时间和空间的二维马尔科夫预测模型,预测并仿真出了道路交通安全隐患发生的时空过程,并根据预测反馈结果及时采取措施以期消除交通隐患。2014年,伍永豪等31再次将物联网相关技术引入到高速公路交通安全预警系统中,为我国智能交通的发展提供了切实的理论保障。以上这些研究,为物联网等新技术在基于道路路网及路段的道路交通安全评价研究方面打下了一定的理论基础。 
  4 结 论 
  (1)就当前学术界在道路交通安全评价研究方面的文献进行了梳理分析与资料整合。将道路交通安全评价方面的研究成果分别从区域划分、路网及路段的不同角度出发进行了分类梳理,综述了文献中涉及到的问题、研究的目的及方法意义。从理论研究的高度对道路交通安全评价研究的各个阶段进行了客观分析,并借助道路交通发展实际,对比总结了当前道路交通安全评价方法的发展趋势。通过研读文献还发现今后对于道路交通安全评价指标更为标准、统一、严格的定义亟待研究,在评价方法方面也有待于进一步扩展。 
  (2)对道路交通安全评价的研究,可以进一步完善基于物联网等新技术在道路交通安全评价中应用的理论和方法体系,这将促进道路交通安全技术向纵深领域发展,具有重的科学意义;用基于物联网等新技术做指导实时感知道路交通安全状况,将在应对自然灾害、道路突发事件中起到重作用,并产生一定的社会经济价值。 
  参考文献 
  1 中华人民共和国国家统计局. 国家数据EB/OL. (2014-09-20)2014-09-30. 
  2 IHT. Guidelines to Road Safety AuditZ. 1991. 
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  -102. 
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  11 刘清. 道路交通安全等级评价与实例分析J. 交通科技,2001(3)44-46. 
  12 罗石贵,周伟. 路段交通冲突的调查技术J. 长安大学学报(自然科学版),2003(1)71-75. 
  13 杨天军,张晓春,等. 基于BP神经网络的城市道路交通安全评价研究J. 中国矿业大学学报,2005(1)37-40. 
  14 朱顺应,王红,严新平. 道路交通安全宏观评价F-AHP法J. 武汉理工大学学报,2005(5)697-700. 
  15 潘艳荣,瞿长旭,朱顺应. 基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路安全评价J. 重庆交通学院学报,2005(2)101 
  -104,119. 
  16 牛会永. 基于灰色理论的城市道路交通安全研究J. 中国安全科学学报,2005,15(9)92-95. 
  17 朱小红,陆愈实,周德红. 模糊评价数学模型在道路交通安全评价中的应用J. 安全与环境工程,2006,13(3)102-104.

  


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