城市快速過境通道銜接節點交通風險耦合致因模型研究*

胡立偉，趙雪亭，楊錦青，田海龍，尹 宇，凌浩晗

(昆明理工大學 交通工程學院，云南 昆明 650504)

0 引言

城市快速過境通道流量大、車速快，易引起交通事故發生；加之城市快速過境通道銜接節點受車道幾何設計、視距、機動車加速度變化率、雨雪冰霧等惡劣氣候影響，城市快速過境通道銜接節點是交通事故頻發區域之一。數據顯示，城市快速過境通道銜接節點區域交通事故占事故總數30%[1]，事故率是其他路段的4～6倍[2]。

目前，學者們針對城市快速通道銜接節點研究較多。陳寬民等[3]利用出租車GPS數據研究表明小間距互通匝道出、入口范圍內,交通流速度受交通量影響，交通量越大，交通流速度越小；分、合流區速度相對主線速度的下降幅度基本穩定；曹雨等[4]采用可接受間隙理論判別交通沖突，指出可以采用一個或多個指標進行交通沖突判別；馬艷麗等[1]通過識別入口匝道匯入車輛與主線車輛之間交通沖突，構建的沖突識別模型可有效識別合流區潛在沖突；趙倩等[5]通過對節點交通事故分析，提出安全評價指標，并建立相應評價體系，最終達到降低節點交通事故與提高服務水平的目的；吳勇等[6]利用主成分分析法對事故誘因的重要性進行鑒別并對影響機理進行分析，結果表明事故率在非飽和流狀態下隨交通密度呈U形變化，在飽和流狀態下隨交通密度快速增加；Vechione等[7]使用統計學方法，研究變道行為對于駕駛員的決策影響；段曉紅[8]通過構建N-K模型對道路交通的脆弱性進行耦合分析，最終獲得關鍵耦合作用方式；胡立偉等[9]使用改進的N-K耦合度模型分析了高原地區特殊地質和氣象環境對公路交通風險的影響，結果表明隨著時間推移，因地質和氣象風險因素耦合所導致的公路交通事故危險程度下降；張沙沙[10]構建了基于車路耦合的車輛運行量化模型，對山區道路車輛運行安全進行評價；張南等[11]利用Logistic模型，選用PET作為評價指標并劃分3個交通沖突等級，結果發現增加沖突嚴重性的主要誘因是交織區交通流量、沖突車輛的速度差和二次沖突。綜上所述，國內外學者對城市快速過境通道銜接節點交通特性研究較多，但大多從單一風險因素角度評估其安全風險及指標體系，對風險致因耦合相關角度關注較少。

鑒于此，通過對2010—2017年云南地區發生的731起城市快速過境通道銜接節點交通事故原始數據進行挖掘，探究銜接節點交通事故分布特征，選取銜接節點交通風險耦合因素，綜合使用熵權法、TOPSISI法及N-K模型，構建TOPSIS-N-K耦合度模型。使用TOPSIS方法探究銜接節點交通風險隨時間變化趨勢，并使用N-K模型對影響交通安全的諸多風險因素及耦合情況進行橫向計算及比較，量化各因素對銜接節點交通風險影響，以期對城市快速過境通道銜接節點交通風險管控提供理論依據及模型參考。

1 數據來源與挖掘

根據云南省公安廳交警總隊提供的2010—2017年16 726起云南地區公路交通事故詳細原始數據(包括事故鑒定報告、案情摘要、車速鑒定、大量事故現場圖等)，從上述交通事故中篩選出731起城市快速過境通道銜接節點道路交通事故，選取風險耦合因素，挖掘隱含在事故中各風險因素的內在關系，得到每起事故發生時間、地點、車型、事故形態、路面線性、交通設施及照明條件等相關信息。繪制城市快速過境通道銜接節點事故及事故類型分布圖，如圖1～2所示。

圖1 交通事故時間分布Fig.1 Time distribution of traffic accidents

圖2 交通事故類型分布情況Fig.2 Distribution of traffic accident types

由圖1可知，云南地區城市快速過境通道銜接節點事故發生年份集中于2015—2017年并呈下降趨勢；每年1—3月份事故總數、死亡及受傷3項指標較高。每天交通事故總數、死亡及受傷3項指標出現2個波峰，分別為14：00—15：00及20：00—21:00左右。

由圖2可知，由于進入城市快速過境通道銜接節點車輛類型較多及加速度相差較大，造成城市快速過境通道銜接節點交通事故類型以尾隨相撞、正面相撞及刮擦為主。

2 銜接節點交通風險影響指標篩選與耦合分析

從人(H)、車(C)、道路(R)、環境(E)及管理(M)的不安全因素5個方面及其作用程度研究城市快速過境通道銜接節點交通風險[12]。道路交通中人的因素包括駕駛人、乘客、行人等交通參與者；車輛因素包括機動車、非機動車；道路因素指城市道路及出入口道路的平縱面線性、視距等因素；環境包括雨雪、大霧等因素；管理因素包括規章制度、教育培訓、部門協調管及交通控制等。選取因素見表1。

風險耦合指系統活動過程中個別風險的發生及其影響力依賴于其他風險的程度及其相互影響力的大小[13-14]。在此基礎上，銜接節點的安全耦合風險又可分為3種類型：

1)單因素耦合風險。指影響銜接節點的單個風險因素之間相互作用所引發的風險。包括人、車輛、道路、環境、管理5個耦合風險，分別記為T11(H)，T12(C)，T13(R)，T14(E)，T15(M)，耦合風險總值記為T1。

表1 風險耦合因素Table 1 Risk coupling factors

2)雙因素耦合風險。指影響銜接節點的2個風險因素之間相互作用所引發的風險。包括人-車、人-路、人-環境、人-管理、車-路、車-環境、車-管理、路-環境、路-管理、環境-管理10個耦合風險，記為T21(H,C)，T22(H,R)，T23(H,E)，T24(H,M)，T25(C,R)，T26(C,E)，T27(C,M)，T28(R,E)，T29(R,M)，T210(E,M)。耦合風險總值記為T2。

3)多因素耦合風險。指影響銜接節點的3個及以上風險因素之間相互作用引發的風險。包括人-車-路、人-車-環境、人-車-管理、人-路-環境、人-路-管理、人-環境-管理、人-車-路-環境、人-車-路-管理、車-路-環境-管理、人-車-路-環境-管理10個耦合風險，分別記為T31(H,C,R)，T32(H,C,E)，T33(H,R,M)，T34(H,R,E)，T35(H,R,M)，T36(H,E,M))，T41(H,C,R,E)，T42(H,C,R,M)，T43(C,R,E,M)，T5(H,C,R,E,M)。耦合風險總值記為Ti，i≥3。

3 多因素耦合致因分析

多因素耦合致因分析模型構建具體步驟為：

1)城市快速過境通道銜接節點道路交通事故挖掘分析。將事故按照人、車、路、環、管5因素造成的事故數量記為uij，其中i表示事故因素，i=1,2,3…,m,m=5；j表示年份序數，j=1,2,3,…,n,n∈[2010,2017]，得到初始矩陣：

(1)

2)使用熵權法確定第j年i發生事故的權重。此處，熵值越小，表明該因素信息量越多，權重越大。首先，將初始矩陣進行歸一化處理，形成歸一化矩陣V：

(2)

式中：vij表示歸一化的值；[ui,j]max及[ui,j]min表示uij的最大、最小值。記第j年i發生事故的權重為Wij：

(3)

第i個因素的熵為ei:

(4)

第i個因素的熵值ωi為：

(5)

(6)

(7)

計算第j年加權值與最優解和最劣解之間的歐氏距離Dj+及Dj-：

(8)

(9)

計算第j年城市快速過境通道銜接節點交通風險指數Aj：

(10)

4)N-K模型求解第j年城市快速過境通道銜接節點交通風險的耦合度T。該指標綜合考慮了雙因素及多因素耦合，主要用于評價城市快速過境通道銜接節點每年的耦合作用強度。單因素風險耦合度計算公式為：

(11)

式中：Ph為單因素在第h種狀態下耦合發生的概率，計算所得的T值越高，說明風險因素越大。

雙因素風險耦合度計算公式為：

(12)

式中：Ph,i表示2類風險分別處于h，i狀態下發生雙因素風險耦合的概率；Pi·表示為2類風險因素處于i狀態時發生雙因素風險耦合的概率總和。

多因素風險耦合度計算公式為：

(13)

(14)

(15)

5)對N-K模型結果進行分類。參考耦合度模型對耦合作用強度的分級方法，將城市快速過境通道銜接節點風險耦合致因重要度按概率大小分為強耦合致因(70%～100%)、中度耦合致因(30%～70%)及弱耦合致因(0%～30%)3級致因[15]。

4 應用案例分析

4.1 縱向分析結果

城市快速過境通道銜接節點交通風險指數Aj代表整個銜接節點的安全性狀況，指數越大，表示整個系統越安全。根據公式(10)，計算結果見表2。

表2 風險指數Aj及排序Table 2 Risk index Aj and ranking

表2結果顯示，2010年云南城市快速過境通道銜接節點風險最高，2010年之后，交通風險由無序向有序化發展，安全性逐年提升。

4.2 橫向分析結果

快速過境通道銜接節點交通風險的耦合度體現各風險因素相互作用情況，依據公式(11)～(15)進行計算，計算結果如圖3所示。由圖3可知，快速過境通道銜接節點交通風險遵循參與耦合風險因素越多，造成銜接節點的風險越大的規律。強耦合會使風險造成的后果更為嚴重，最終造成風險量的急劇增大或耦合突變后變成以新的風險形態在系統內部蔓延；4因素中，人(H)-車(C)-路(R)-環(E)耦合協調度最大，T41(H,C,R,E)=0.743 9；3因素中，人(H)-路(R)-環(E)的耦合協調度最大，T34(H,R,E)=0.524 5；雙因素中，人(H)-路(R)2個因素耦合協調度最大，T22(H,R)=0.3163。

對人、路因素進行單、雙因素耦合分析，拓撲結果如圖4所示。由圖4可知，城市快速過境通道銜接節點處單因素耦合中人因素的不良車道變換與超速行駛、跟車過近及違法超車，超速行駛與違法超車，超速行駛與跟車過近之間表現為5種強耦合作用，表明這5種耦合作用形式經常發生且易造成交通風險。道路因素的豎曲線半徑與縱坡坡度、車道數量與車道寬度表現為強耦合作用。人-路耦合中車道數量與不良車道變換、跟車過近，車道寬度與不良車道變換、違法超車、跟車過近，縱坡坡度與不良車道變換、違法超車、跟車過近、超速行駛，超高與轉向不當、超速行駛，圓曲線半徑與違法超車，豎曲線半徑與不良車道變換為9種強耦合作用，表明人、路因素參與雙、多因素耦合協調度均偏大，城市快速過境通道銜接節點風險耦合人的因素中“不良車道變換”與其他要素的耦合通常表現為強耦合，路的因素中“縱坡坡度”與其他要素耦合度較高，應加強人、路因素中車道、縱坡及限速方面規范建設。

圖3 交通風險耦合致因Fig.3 Risk coupling causes of tranfic

圖4 風險耦合致因單、雙因素耦合拓撲分析結果Fig.4 Results of topological analysis on single factor coupling and double factors coupling causes

5 結論

1)基于2010—2017年云南地區發生的731起城市快速過境通道銜接節點交通事故數據，得到節點處各風險因素，并以軌跡交叉理論為基礎，結合TOPSIS方法及N-K模型，構建了城市快速過境通道銜接節點交通風險TOPSIS-N-K耦合度模型，量化銜接節點交通風險要素耦合風險程度。

2)構建的TOPSIS-N-K耦合度模型能夠較好的分析城市快速過境通道銜接節點交通風險構成、耦合形式及薄弱環節，可為城市快速過境通道銜接節點交通管控及安全設施布置提供理論依據和技術支持。