青藏高原雙車道公路限速對運行效率的影響*

賀玉龍，張魯飛

(北京工業大學 交通工程北京市重點實驗室，北京 100124)

青藏高原雙車道公路限速對運行效率的影響*

賀玉龍，張魯飛

(北京工業大學 交通工程北京市重點實驗室，北京 100124)

通過對青藏高原雙車道公路車輛運行速度、車輛組成、道路線形、海拔氧含量以及現狀限速組合方式的調查，考慮將限速導致的控制延誤作為衡量高原公路運行效率的指標，應用SPSS統計學分析軟件，采用多元線性回歸的方法，分別建立了高原地區雙車道公路大、小車限制速度—速度均值模型和速度均值—運行速度模型，最終得到了限制速度對運行效率-延誤互動關系模型。結果表明：大小車的限速值、道路縱坡坡度、路段長度和道路的設計速度都對道路系統行駛車輛的運行效率產生影響，而不同的是不同的道路等級、道路上小車所占車輛的比例這些因素會對小車的運行效率產生一定的影響，而對大車的影響不大，另外隨著海拔的增加，大、小車的運行效率逐漸降低，且大車所產生的延誤比小車要高。

交通工程；青藏高原；雙車道公路；限速；運行效率；延誤；交通安全

0 引 言

青藏高原是中國最大、世界海拔最高的高原，平均海拔4 000 m以上，素有“世界屋脊”、“第3極”之稱，其在我國境內面積占250×104km2。為發展青藏高原地區經濟，我國先后修建了川藏、青藏、新藏、滇藏、成(都)—阿(壩)等多條公路，2008年公路通車56 642 km，2013年通車70 117 km，增長了24%。2008年民用汽車擁有量20.25萬輛，2013年擁有58.58萬輛，與2008年相比，增長了1.89倍，大大改善了落后的交通狀況。但青藏高原山高坡陡、地質條件復雜，氣象情況惡劣，伴隨著地區機動車保有量的日益增長，交通安全面臨很大挑戰。

2014年，青海、西藏兩地共發生交通事故1 417起，造成779人死亡，1 717人受傷，直接財產損失高達0.14億元，萬車死亡率為6.07人/萬車，十萬人口死亡率為8人/十萬人，約是全國平均值的3倍[1]。高原地區公路技術等級低，沿線自然環境條件差，人煙稀少，信息不通暢，一旦發生事故，救援十分困難[2]。由此可見，高原高海拔等級公路交通安全狀況亟待改善。

限速是控制車速的一種重要方式，同時也是保障道路安全的一項重要管理措施。而制定限速標準的科學性和合理性在業界也頗具爭議，主要存在以下兩個問題：① 限速過高會增加事故風險，進而加重事故的嚴重程度，但在一定條件下車輛運行效率顯著提升；② 限速過低會縱容極少數司機魯莽駕駛并造成道路資源浪費，降低了人或物的出行效率[3]，但行車安全在一定程度得到保障，即道路限速與交通安全、運行效率這3者的互動關系難以達到動態平衡，為此國內外學者做了相關研究。

程國柱[4]對運行效率與限制速度的關系進行了研究，并提出了車速與運行效率關系，主要體現在時間效益和道路通行能力兩個方面。汪雙杰等[5]通過大量實測速度數據，指出青藏高原地區的縱坡路段受坡度和海拔的雙重影響，縱坡對車輛運行速度影響明顯大于低海拔地區。賀玉龍等[6]基于限速對運行效率、經濟和安全的影響，把舒適性、安全性和實用性這3方面作為制定限速的約束條件，提出了限速值決策模型。B.E.Burritt[7]發現隨著限速的降低，平均運行速度也發生幅度較小的降低C.W.LYNN等[8]的結論得出：隨著NMSL從55 km/h提高到65 km/h，平均運行速度增加了2～7 km/h。K.FITZPATRICK等[9]為預測運行速度，通過有關限速回歸模型進行預測，其前提是假定確定運行速度因素即為限速。K.SCHURR等[10]研究得出：限速越大，則有85%的車輛速度值越高。

綜上，雖然我國對公路限速設計研究起步較晚，但在基于前人研究及國外研究成果的基礎上也取得了較大的成果，但形成的標準、規范大多是針對低海拔平原區高速公路及城市道路制定，對于某些山區公路、高原公路、沙漠公路等特殊環境下的等級公路還沒有形成科學性、系統性的設置標準；而目前的限速方法大多以經驗為導向，這就導致了上述特殊區域內交通事故頻繁發生。因此，公路限速設計中很有必要根據我國實際地域(如高原區)情況制定一套切實可行的公路限速標準，以便提高交通運行效率，保障行車安全。

筆者基于效率角度，探討了高原公路合理限速的相關問題。目前限速與效率的關系研究主要表現為速度與運行效率的關系、速度與燃油效率的關系、速度與運行費用的關系這3個方面。筆者主要從青藏地區公路限速與運行效率互動關系入手，將延誤作為衡量公路運行效率的指標，從而找出延誤與限速值的模型關系，最終得到大、小車在高原公路上的運行效率預測模型。

1 數據采集與整理

課題組于2015年6—7月、2015年7—8月先后兩次赴青海、西藏兩省境內214國道和109國道進行實地數據采集。

1.1 設備概況

本次調查設備包括：車輛運行參數檢測儀器—Metro-count交通流檢測系統、手持GPS記錄儀、手持氣體檢測儀、激光水平儀等。

1.2 數據概況

根據課題研究需求，筆者對青、藏兩省214國道、109國道部分路段進行兩次(共23d)的數據調研。完成了214國道共和—瑪多段、109國道民和—都蘭段(含G6高速公路湟源-倒淌河段)，109國道格爾木-拉薩段的道路屬性數據、交通流特征數據、交通環境數據及交通事故等數據采集工作。調查點共32個，調查斷面共91個，其中道路屬性數據包括道路線形、橫縱坡度、斷面間距等；交通流特征數據包括Metro-count檢測數據，例如：速度、流量、車型、車頭間距、軸距等；交通環境數據包括：限速情況、海拔高度、氧含量等。采集數據概況如表1。

表1 數據采集概況Table1 Data collection survey

1.3 數據預處理

1.3.1 異常數據處理

由于Metro-count交通流檢測系統檢測精度存在誤差，且鋪設時受到臨時交通管制及車輛異常到達等特殊情況，所得試驗數據不可避免地存在誤差，主要體現為速度、軸距和車型檢測等異常。

按照JTG D20—2006《公路路線設計規范》[11]相關規定，有效軸距選擇為1.7～12.4 m，剔除強制分型車輛數據、速度為零數據，盡可能降低異常數據對運行速度分布規律的影響。

1.3.2 車型劃分

數據采集時所用設備MetroCount5600的ARX分型系統可將車輛劃分為12種車型。結合Metro-count交通流檢測系統的分型標準和JTG B01—2014《公路工程技術標準》[12]，同時考慮研究便捷性，以軸距L=3.8 m作為劃分標準，將試驗數據統一劃分為小車和大車，即小車(L≤3.8 m)、大車(L>3.8 m)。

1.3.3 自由流車頭時距選取

自由流速度，在試驗數據檢測過程中主要由車頭時距決定。過往研究中，該指標選取沒有統一標準，大多采用4.8、20 s等[13-14]。筆者采用6 s作為跟馳狀態界值，選用8 s作為自由流狀態車頭時距界值。

祝站東[15]在西部雙車道二級公路上進行相關試驗，且試驗路段的道路等級、交通流量、路側環境等均與本次試驗路段相似。筆者最終選取車頭時距大于9 s作為交通流檢測數據。

2 限速對運行效率的影響

道路管理者希望公路上運行的車輛在安全水平前提下保持一定的運行效率，設置限速則必然會對公路上行駛的車輛產生一定的約束作用，延誤也隨即產生。另外，根據青藏公路多年事故統計分析，重載貨車多以超過50%的設計速度、小型車多以超過80%的設計速度行駛。

筆者在分析214國道和109國道采集的交通流特征數據基礎上，對設置限速情況下的車輛行駛速度和設計速度進行對比(圖1)。由圖1可看出：對于設計速度為60、80 km/h的兩個路段，大車實際行駛速度都基本接近或略高于設計速度，小車行駛速度均明顯高于設計速度，且隨著設計速度增加，大、小車的85%位車速波動幅度較大。在設置限速條件下，道路系統大、小車行駛速度與設計速度之間的差異造成了系統延誤產生。

圖1 小車、大車運行速度分布Fig.1 Distribution of car and cart by operation speed

限速對系統運行效率產生影響通常由系統產生的總延誤來衡量，而車輛運行速度變化對延誤的影響最為顯著。車輛在道路上實際運行時間與車輛以設計速度通過道路系統的時間差值越小，說明系統的運行效率越高，反之亦然。高原地區公路車輛速度受海拔、空氣氧含量、限速值大小、道路幾何線形、車輛性能、駕駛員駕駛狀態等因素的影響。

2.1 限速與運行速度關系模型

建立限速對運行效率影響模型時，筆者主要考慮將延誤作為衡量公路運行效率的指標，找出延誤與限速值的關系。模型步驟如下：① 找出道路限速值和85%位車速的相關關系，建立分車型限速與85%位車速的影響模型；② 通過尋找系統總延誤和85%位車速、設計速度的關系，建立延誤和85%位車速的關系模型；③ 把已有限速與85%位車速模型代入到延誤與85%位車速的模型中，最終得到限制速度與運行效率的互動關系模型。建模流程如圖2。

2.2 運行速度影響因素

影響運行速度的因素涉及人、車、路和環境這4個方面，且高原區與平原區相比，這4種因素對車輛運行速度的影響尤為顯著。

由人、車、路和環境組成的交通系統中，人是交通的主體。在對高原區交通事故成因分析中發現：由駕駛員原因造成的交通事故占到事故的90%以上，是引起交通事故的絕對原因，而超速行駛是駕駛員在駕駛過程中所犯的最大錯誤。姬生強[16]通過對高原公路駕駛員特性的靜態數據分析發現：高原低氧區駕駛員特性與平原區、沙漠環境的駕駛員特性不盡相同，有著較大的差別。主要體現在隨著海拔升高，駕駛員血壓、脈搏變化波動較大，靜、動視力下降顯著，選擇反應特性及速度估計特性、處置判斷特性均有明顯改變。

高原公路沿線有著特殊的自然地理環境。道路線性復雜、依山傍水而建、彎多且急、路側容錯較低、多為無人區、低氧低氣壓、視距嚴重不足等交通現狀給駕駛員的生、心理上造成了不同程度的影響。此外，筆者研究發現駕駛員通常期望以較高速度穿越高寒缺氧地段，而缺氧環境下會直接影響駕駛員對于速度控制的認知，極大影響到駕駛員行車安全。

2.2.1 海拔對運行速度影響

高原地區隨著海拔高度增加，含氧量下降，對駕駛員的生、心理和車輛動力性能都會產生一定影響。有研究表明：當海拔達到3 000 m時，人會開始產生空間視覺障礙；海拔約3 500 m時，人的視覺功能迅速下降。由于道路線形、坡度、接入點數量等因素對車輛運行速度有一定影響，因此在研究海拔高度對運行速度影響時，筆者選取了青藏高原109國道(二級公路雙車道)平直路段，調查點前后線形良好，基本無橫向干擾。基于不同海拔條件下大、小車行駛速度數據的分析，畫出散點圖對二者關系進行了擬合回歸分析，見圖3。

圖3 海拔高度與大、小車運行速度擬合曲線Fig.3 Fitting curve of altitude and operation speed of trucks and cars

由于海拔高于3 000 m后駕駛員開始出現視覺障礙，所以駕駛員希望能盡快到達目的地，因此車輛行駛速度有所上升；當海拔繼續升高約3 300 m時，由于駕駛員視覺功能下降明顯，并且由于空氣中含氧量降低，大車的動力性能會明顯下降，大車速度逐漸下降，且下降速率逐漸增加。

與大車變化趨勢相似，小車運行速度呈現先上升后下降趨勢。由于大、小車動力性能不同，受空氣中含氧量影響也不同。當海拔高于約3 700 m時，小車運行速度才開始下降，下降速率逐漸增加。當海拔由4 000 m上升至4 500 m時，大車運行速度下降8.9%，小車下降5.8%；海拔由4 500 m上升至5 000 m時，大車運行速度下降15.2%，小車下降11.5%。

2.2.2 道路等級對運行速度影響

1) 高速公路速度分布特性

以G6高速公路湟源—都蘭縣城方向(樁號K1904處，海拔3 412 m)長大下坡段為例，筆者分析了該路段3個檢測斷面運行速度分布。里程樁號K1904+680(斷面3)為長大下坡的坡頂，斷面1K1906+550為坡底。斷面2位于K1905+220處，MC鋪設位置如圖4。

圖4 縱坡路段MC鋪設位置示意Fig.4 MC location map of longitudinal slope section

G6高速公路限速方式為分車型限速，其中小車限速120 km/h，客車限速100 km/h，貨車限速80 km/h。

圖5為G6高速公路湟源—都蘭段車輛速度分布。由圖5可看出：① 高速公路上大、小車速度均值越低，速度分布離散程度越低；速度均值越高，速度分布離散程度越高；② 隨著限速值增加，大、小車速度也會隨之增加，且速度分布離散程度也增加。

圖5 湟源—都蘭段車輛速度分布Fig.5 Vehicle speed distribution at Huangyuan—Dulan section

2) 一、二級公路速度分布特性

彎坡組合段MC鋪設如圖6。一、二級公路彎坡組合段車輛速度分布如圖7。

圖6 曲線路段MC鋪設位置示意Fig.6 MC location map of curve section

圖7 一、二級公路彎坡組合段車輛速度分布Fig.7 Vehicle speed distribution of curved slope combination section of one or two grade highway

國道G214共和—瑪多段樁號K183附近(海拔為3 088 m)為事故多發段，共設置3個雷達測速裝置。其中第1個事故多發點斷面為K183-1(K183+700，屬于下坡路段，縱坡度為2.8%)，該斷面上車輛速度快于該公路上的其它測速斷面；第2個事故多發點K183-2(K183+950)的車輛速度分布離散程度與第3個事故多發點K183-3(K184+200)處極為相似。

對3個斷面雷達測速分析發現：雷達測速處的大車速度均值和離散程度在3個斷面中是最小的，雷達測速前、后的大車速度均值幾乎吻合，但雷達測速前斷面速度離散程度明顯較雷達測速后大。

二級公路車輛速度分布以國道G109格爾木—拉薩方向K2793～K2795處(海拔3 300 m)為例，該地點小車區間限速為70 km/h、大車為50 km/h，是事故多發區域。

K2795-1(K2793+800處，縱坡度為-5.54%)斷面之前為連續彎坡，該斷面位于坡底處，為下坡路段，因此導致車輛速度較快，其速度主要集中于60～80 km/h，車輛均值明顯高于其他點分布。K2795-2(K2794+100，曲線半徑為120 m)斷面位于橋區端點，為U型曲線中點處，進入車輛速度有所減緩，速度主要集中于50～70 km/h。K2795-3速度樣本來自該彎坡組合段的上坡段，有警示燈閃爍，由于大、小車動力性差別，導致速度分布的離散程度增大。

通過對高原區一、二級公路速度分布特性分析得到：① 等級公路限速值越高，大、小車速度隨之增加且離散程度增加；② 不同限速下的大、小車速度分布分別呈現出較為嚴重地交織重疊。這是由于限速設置不合理，以及運行速度不僅受限速值影響，其它因素也會影響駕駛速度，比如高寒低氧下無人區、幾何線形與接入口的臨近程度等。

2.2.3 線形對運行速度影響

學者們在速度預測模型中考慮了線形變量，如平曲線半徑、平曲線長度、偏轉角度和超高等[17]。有研究表明，考慮到道路縱斷面線形指標對運行速度的影響，得出了車輛運行速度受平面線形影響的數學模型，如式(1)。

102.10-3 077.13/R-9%≤fgrade<-4%V85=105.98-3 709.90/R-4%≤fgrade<0

(1)

式中：V85為85%位車速，km/h；R為平曲線半徑，m；fgrade為縱坡坡度。

由式(1)可看出：平曲線半徑與車輛的85%位車速呈正相關線性關系。

筆者以高原公路數據為例，繪制出大、小車85%位車速與縱坡坡度關系散點，如圖8。由圖8可知：大、小車85%位車速隨著縱坡坡度增大而降低，這表明縱坡坡度對高原公路大、小車85%位車速存在著一定程度的影響，且縱坡對大車影響更為明顯，因此在建模時應考慮道路線形因素。

圖8 高原公路85%位車速與坡度關系Fig.8 Relationship between 85% vehicle speed of plateau highway and slope

3 運行效率模型

由以上分析可知：限速會影響駕駛員速度選擇，所以在速度模型變量選擇中，限速值作為首先選擇因素。此外，海拔高度、道路縱坡對車輛性能也會對駕駛員的速度選擇造成很大影響。在建模過程中，筆者首先建立限速與速度均值模型，再建立速度均值與運行速度模型，進而得出限速與運行速度模型。

3.1 限速與速度均值關系模型

速度模型構建中，筆者主要考慮海拔高度、縱坡坡度、限速值、車輛比例等因素，模型采用廣義線性回歸(generalized linear model)方法將大、小車型分別建立模型。分析工具采用SPSS統計軟件。

3.1.1 大車限速-速度均值模型

經過統計軟件分析，大車擬合度模型為R2=0.714。由表2可看出：sig代表各個自變量在模型中的顯著性。變量顯著性均小于0.05。

大車限速-速度均值模型如式(2)，包含大車限速值、坡度和限速這3個自變量。

Vmean(T)=57.819+0.302Vsl(T)-3.4fgrade-

40.008qpercent(T)

(2)

式中：Vmean(T)為大車速度均值，km/h；Vsl(T)為大車限速值，km/h；qpercent(T)為大車百分比，%。

3.1.2 小車限速-速度均值模型

模型構建時，筆者將公路等級(一級公路Gclass=0，二級公路Gclass=1)變量放入模型。經SPSS軟件分析得出，模型擬合度為R2=0.671，擬合度相對較好。相比較大車限速-速度均值模型，小車模型中出現了等級自變量，表明不同道路等級對小車速度均值存在影響，如表3。

表3 小車(限速-速度均值)模型匯總Table 3 Summary of car model (speed limit and speed mean)

小車限速-速度均值模型如式(3)，包含限速值、道路等級、縱坡坡度和小車比例等自變量。

Vmean(C)=118.708+0.03Vsl(C)-3.526fgrade-

40.08qpercent(C)+23.783Gclass

(3)

式中：Vmean(C)為小車速度均值，km/h；Vsl(C)為小車限速值，km/h；qpercent(C)為小車所占比例，%；Gclass為道路等級(Gclass=0時為一級公路，Gclass=1時為二級公路)。

3.2 速度均值與運行速度關系模型

3.2.1 大車運行速度-速度均值模型

圖9為大車運行速度與速度均值的散點關系，可見二者之間具有線性關系。大車運行速度-速度均值模型如式(4)。大車運行速度-速度均值模型匯總見表4。

V85(T)=0.711Vmean(T)+5.708

(4)

式中：V85(T)為大車85%位車速，km/h。

圖9 大車速度均值-運行速度散點圖Fig.9 Scatter diagram of truck mean speed and operation speed

模型非標準化系數標準系數B標準誤差試用版tSig．(常量)5．7084．504—1．2670．212大車均值0．7110．0700．84710．2130．000

3.2.2 小車運行速度-速度均值模型

小車運行速度與速度均值的關系如圖10。小車運行速度-速度均值模型匯總見表5。

由R2=0.955，可得出模型如式(5)：

V85(C)=1.151Vmean(C)+4.961

(5)

式中：V85(C)為小車85%位車速，km/h。

圖10 小車速度均值-運行速度散點圖Fig. 10 Scatter diagram of car mean speed and operation speed

模型非標準化系數標準系數B標準誤差試用版tSig．(常量)4．9612．641—1．8790．067小車均值1．1510．0390．97729．6680．000

3.3 限速與運行速度關系模型

3.3.1 大車限速-運行速度模型

大車限速-運行速度模型如式(6)。

V85(T)=0.215Vsl(T)-2.417 4fgrade-28.44qpercent(T)+

46.817 309

(6)

3.3.2 小車限速-運行速度模型

小車限速-運行速度模型如式(7)。

V85(C)=0.034 53Vsl(C)-4.058fgrade-

46.132 08qpercent(C)-27.37Gclass+141.593

(7)

4 限速與運行效率關系模型

通過分析限速對運行效率影響，筆者建立了限制速度-速度均值模型、速度均值-運行速度模型、限制速度-運行效率模型。模型以在設置限速情況下系統運行時間和設計速度情況下系統運行時間差值作為效率因變量，將交通量和平均載運人數等影響因素作為自變量。另外，引入海拔系數λ概念，其表示延誤隨海拔高度H升高而降低的總體趨勢(表6)，從而得到了整個道路系統限制速度與運行效率的關系模型。

表6 海拔系數λ與海拔高度H關系Table 6 Relationship between λ and H

一般情況下，駕駛員為提高運輸效率，會在一定道路環境和交通條件下選擇高速行駛，因為這樣可保障在較低時間費用下完成運輸任務。故筆者將系統總延誤采用對每輛車上每個人造成的共同延誤計算。延誤模型如式(8)。

Fdelay=EiQiλ(L/V85-L/Vdesign)

(8)

式中：Fdelay為系統總延誤；Ei為平均載運系數，veh/d，其中，當i=1時為大車平均載運系數，當i=2時為小車平均載運系數；Qi為交通量，veh/d，其中，當i=1時為大車交通量，i=2時為小車交通量；λ為海拔系數；L為公路長度，km；V85為85%位運行速度，km/h；Vdesign為設計速度，km/h。

將大、小車限速-運行速度模型代入式(8)，得出二者限速與運行效率的互動關系模型，如表7。

表7 限速與運行效率的關系模型Table 7 Model of relationship between speed limitand operation efficiency

由表7中的模型可看出，高原低氧環境對車輛運行效率產生影響的因素包括：海拔高度、大小車限速值、道路縱坡坡度、路段長度和道路設計速度等。不同的是，道路等級、道路上小車所占車輛比例等因素均會對小車運行效率產生一定影響。另外，由于缺少延誤數據，未能對模型進行驗證分析。

5 結 論

筆者完成了對青藏高原雙車道公路共91個斷面的速度數據和道路線形數據、事故數據采集工作，并基于這些數據分析了限速與運行效率之間的互動關系，主要結論如下：

1) 限速對系統運行效率產生影響，可通過系統產生的總延誤來衡量。總延誤由多種因素造成，其中車輛速度變化對延誤的影響最為顯著；

2) 平直路段大、小車運行速度隨著海拔的升高均呈現先上升后下降趨勢，但海拔高度對平直路段大車運行速度的影響明顯大于小車。大車、小車運行速度分別從海拔約3 300、3 700 m開始下降，下降速率都逐漸增大；

3) 在高原高海拔高速公路上，大、小車速度均值與速度分布離散程度呈正相關關系；高原高海拔一、二級高等級公路限速值越高，大、小車實際運行速度普遍隨之增加且離散程度增加；

4) 海拔高度、大小車限速值、道路縱坡坡度、路段長度和道路的設計速度都對道路系統行駛車輛運行效率產生影響。

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Influence of Speed Limits on Operation Efficiency ofTwo-Lane Highway on the Qinghai-Tibet Plateau

HE Yulong，ZHANG Lufei

(Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering，Beijing University of Technology，Beijing 100124，P. R. China)

Through the investigation of vehicle speed，vehicle composition，road alignment，altitude oxygen content and current speed limit combination mode of two-lane highway in Qinghai Tibet plateau，the car speed limit velocity mean model and speed mean-operation speed model of two-lane highway in plateau area were established respectively by the method of multiple linear regression and SPSS statistical software，considering the control delay caused by the speed limit as an index to evaluate the operation efficiency of the plateau highway. Finally，the interaction model between speed limit and operation efficiency-delay was obtained. The results show that：the speed limit value of the car and cart，the longitudinal slope of the road，the length of the road section and the design speed of the road have an influence on the running efficiency of the vehicle running on the road system. The difference is that the factors such as different road grade and the proportion of cars on the road will have a certain impact on the efficiency of the car，but a little impact on the cart. In addition，with the increase of altitude，the operation efficiency of large and small cars is gradually decreased，and the delay caused by the cart is higher than that of the car.

traffic engineering; Qinghai-Tibet plateau; two-lane highway; limit speed; operation efficiency; delay; traffic safety

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.12.14

2016-08-04；

2017-01-06

國家科技支撐計劃課題(2014BA05B00)

賀玉龍(1968—)，女，湖北荊門人，副教授，博士，主要從事交通安全工程方面的研究。E-mail：hyl_xx@126.com。

張魯飛(1990—)，男，山東聊城人，碩士研究生，主要從事交通安全方面的研究。E-mail：351799693@qq.com。

U491

A

1674-0696(2017)12-082-09

劉韜)