寧滬高速公路霧事故特征及霧危險指數研究

張振東，黃　亮，于庚康，雷正翠，吳　昊

(1.江蘇省氣象服務中心，江蘇 南京，210008；2. 常州市氣象局，江蘇 常州，213001；3. 江蘇寧滬高速公路股份有限公司，江蘇 南京，210049)

?

寧滬高速公路霧事故特征及霧危險指數研究

張振東1，黃亮1，于庚康1，雷正翠2，吳昊3

(1.江蘇省氣象服務中心，江蘇 南京，210008；2. 常州市氣象局，江蘇 常州，213001；3. 江蘇寧滬高速公路股份有限公司，江蘇 南京，210049)

統計了2008-2015年寧滬高速公路上由霧造成的交通事故92起，分析了霧事故與霧發生頻率之間的關系，研究發現，霧事故易發生于秋冬季，而冬季由于路面摩擦系數較低更易出現事故；經過比較，能見度低于100 m的條件下霧事故發生概率較大；早晨6-8時為霧事故發生的高峰期，這與此時段霧發生頻率較高及車流量加大有關；寧滬高速的西段為霧事故及霧發生頻率較高的路段；分析了霧事故發生時的能見度與濕度、溫度和風速的關系；利用能見度區間，霧日變化特征，摩擦系數及霧站點覆蓋率制定了寧滬高速霧危險指數NHFI，并利用Spearman秩相關系數法分別比較了NHFI，霧日數與霧事故數的相關性，結果顯示NHFI評價路段危險性要比單純用霧日數更合理和精確。通過利用數值模式計算每段路的NHFI可以預測寧滬高速危險指數及危險路段分布。

高速公路；霧事故；霧危險指數；寧滬高速公路

高速公路事故與氣象條件有著密切的關系，隨著江蘇省內高速公路里程的不斷增加，高速公路的交通事故率也不斷上升。其中因能見度下降而造成的交通事故率呈顯著上升的趨勢。我國科學工作者和交通管理部門為了減輕霧帶來的危害，對高速公路低能見度進行了長時間的研究和分析。袁成松等[1]為高速公路設計了低能見度下的臨近預警預報制作流程和思路，并論證了高速公路沿線布設AMW自動氣象站的可行性。此后馮民學、顧松山、李子華[2-4]等對寧滬高速濃霧的預報與監測做出了較多研究，分析了霧形成過程和特征。齊瑩菲等[5]根據高速公路低能見度安全管理辦法，制定了低能見度天氣下的交通安全管制模型。許秀紅等[6]利用黑龍江交通事故資料研制了評定氣象環境指數及安全等級。另外一些學者[7-10]根據霧發生的時間頻率分析了霧對交通的潛在危險。但對于霧天氣下的危險評估，特別是預報高速公路霧危險等級方面的研究較少，也沒有可靠的定量化標準，因此研究高速公路定量化危險指數是迫切需要的。

1　寧滬高速公路霧事故分析

寧滬高速公路是江蘇省內的重要交通樞紐，日平均車流量在5萬輛左右，在節假日更是可以達到10萬輛之多，因此保障寧滬高速的安全通行顯得尤為重要。為了更好地研究霧與交通事故之間的關系，本文從2008-2015年的寧滬高速公路有限公司提供的值班筆記中挑選出92起由霧造成的交通事故，并結合事故發生地點的多種天氣要素進一步分析霧事故發生特征。

1.1霧事故發生的月度分布

從圖1中看出，除了8月外各個月份都有霧事故發生，其中寧滬高速公路秋季到冬季事故數呈現逐漸增長的態勢(11、12、1、2月份)，事故的發生數較多，而1月份的事故量占全年的16.9%，2月份次之，占15.3%，而8月所占比例最少。分析寧滬高速公路這些年的各個月份大霧發生比例發現寧滬高速公路全年都有霧出現，但大霧的月分布不均勻，其中11月最多，8月最少，秋季和冬季是全年的高發季節，其總體趨勢與霧事故發生比例相似。從氣候上來看，由于江蘇南部地區從秋季開始冷空氣入侵頻繁，夜晚輻射降溫明顯，近地層受冷高壓控制，大氣層結穩定，再加上秋冬季節空氣易飽和，從而造成霧天頻發。

圖1　寧滬高速公路各月霧事故比例及大霧比例

同時在對比中發現在秋季霧事故比例要小于大霧發生比例，而在冬季和初春季節霧事故比例要普遍大于大霧發生比例。究其原因主要可能與冬季路面溫度較低有關。謝靜芳、李長城等[11-12]研究發現，正常路面摩擦系數在地面溫度低于10 ℃時顯著偏低。而統計中超過63.5%的霧事故是在凌晨0-7時之間發生的，此時路面溫度為1 d中最低的時段，圖2為寧滬高速各月0-7時平均路面溫度和正常路面條件下的摩擦系數之間的關系，可以看出，由于冬季及初春季節路面溫度要明顯低于秋季，使得路面摩擦系數下降明顯，同樣的行駛速度在路面摩擦系數較低的情況下剎車距離更長，更易發生事故。因此雖然冬季的霧發生比例要小于秋季，但是冬季大霧天氣更值得交管部門和氣象部門關注。

圖2　寧滬高速公路0-7時月平均地面溫度和摩擦系數曲線圖

1.2霧事故與能見度等級區間的關系

對霧事故發生時能見度區間進行分析，以便得到霧事故的易發區間，從而采取相應的管制手段。目前的交通管制中將低于500 m的能見度管制分為4級，分別為特級管制：能見度<50 m，以時速不超過20 km/h的速度就近駛離高速公路或進入服務區休息；二級管制：50 m≤能見度<100 m，管制路段臨時限速40 km/h，與同一車道的前車保持50 m以上的行車間距；三級管制100 m≤能見度<200 m，管制路段臨時限速60 km/h，與同一車道的前車保持100 m以上的行車間距；四級管制：200 m≤能見度<500 m，管制路段臨時限速80 km/h，與同一車道的前車保持150 m以上的行車間距[19]。根據能見度的管制范圍分別統計了各個區間內的霧事故分布(圖3a)，可以看出200～500 m區間內的事故數最多。而將能見度等區間劃分后(圖3b)，則可以看出0～100 m區間所占事故比例最大，約是其他各區間的2倍，而其余各區間事故比重則基本相似，因此目前的交通管制對能見度區間的劃分是合理的，同時對于能見度低于100 m的情況需要重點關注。

圖3　不同等級能見度下事故分布

1.3霧事故日變化特征

從圖4寧滬高速公路霧事故各時次變化圖可以看出，事故的高發時段主要集中在06:00-10:00，占總數50%以上，07:00-08:00之間是事故出現的峰值，占所有事故的20.6%。而在11:00-22:00之間為事故的低發區間，只占9.5%。為了說明霧事故頻率分布特征，制作了寧滬高速公路歷年來各時次出現大霧的頻率變化曲線(圖4實線)。可以看到，霧事故頻率和大霧頻率的變化趨勢基本一致，從00:00起霧事故發生幾率逐漸增大，07:00達到峰值，然后逐漸減小直到日落后又開始增加。因此可以看出霧事故的發生和出霧時間有著密切的關系。02:00-06:00之間事故頻率變化與大霧頻率變化略有不同，這可能與深夜車流量的減少有關。06:00以后，隨著車流量增多，再加上這一時段出霧的頻率最高，導致了高速公路霧事故高發。

圖4　寧滬高速公路霧事故頻率與霧頻率的日變化特征

因此，在濃霧多發的秋冬季節后半夜和早晨，駕駛員如有可能應該盡量減少06:00-08:00這段時間的出行，而高速公路管理公司應在此時間段內給出更多提示警示，包括一定情況下限制車流量。在08:00以后，隨著太陽輻射增大，低層水汽蒸發，大霧出現的頻次迅速降低，隨后一直處于低值區。晚上20:00以后，在滿足大氣靜力穩定、風速偏小和晴空的條件下，低層水汽逐漸聚集，濃霧出現的頻次隨時間的推移逐漸增大。

1.4霧事故空間分布特征

寧滬高速公路西起南京東至上海，位于118.9～121.2°E，31.29～32.07°N之間，橫穿蘇南五市，其中中部和東部地區地勢平坦，以平原為主，西部則以丘陵為主，整個地區氣候濕潤。

分析滬寧高速公路霧事故發生地區空間分布(圖5)，可以看出霧事故分布具有明顯的東少西多的特征。其中常州北以西站點發生的事故數占到總數的77.17%，竇莊和河陽段出現的事故數最多占到全部站點的11.96%，其次是仙人山段10.87%。霧事故的頻率與該地區的霧發生頻率有著密切的關系，通過統計歷年來各站點的霧發生頻率(圖5實線)，可以看出霧發生頻率的局地特征與霧事故發生地區基本一致。寧滬高速公路霧發生頻率也呈現東少西多態勢。位于寧滬高速西段的仙人山站和竇莊站附近為霧發生頻率最多的兩站，這可能與這些路段沿線多山、多丘陵地區有關，由于起伏不平的山區易造成逆溫、氣流輻合及水汽不易擴散等原因，導致霧發生頻率相對較高，而東部地區為地勢較為平坦的平原，成霧條件較差，使得霧事故的發生頻率下降。另一方面仙人山段是寧滬高速和寧常揚溧高速的交匯處，此路段的車輛較多，同時道路情況也更復雜，當路段出現大霧天氣，將增加行車難度，容易出現事故。因此霧天氣的交通預報不僅要考慮到氣象條件，還需要考慮到道路狀況及地形因素。

圖5　霧事故與霧發生路段分布

2　霧標準化危險指數計算

2.1基于歷史統計資料的霧危險指數計算

在以往的經驗中通常是以能見度作為單一的參數衡量霧危險性。通過對寧滬高速公路多年的霧事故及霧發生頻率統計后發現，霧的風險評估可以通過多個參數進行綜合衡量。MUSK[13]利用道路和霧發生的位置計算了霧的潛力指數FPI；CHO等[14]曾提出霧的危險指數(HFI)的計算方法，主要是利用霧發生頻率、霧持續時間以及能見度等級計算了霧的定量危險指數HFI；然而經過對寧滬高速公路霧事故的統計后發現其中的參數利用和劃分標準與國內指標存在一定差異和不合理性。王煒[15]等利用能見度、霧持續時間和霧出現頻率計算了霧標準化危險指數NFHI，計算得到天津地區高速公路4個季節霧危險等級，這樣的結果難以滿足現在的精細化要求。為了提高高速公路標準化的霧危險性指數的精細化標準，利用統計出的能見度區間、日變化特征及摩擦系數作為參數，修正定義了寧滬高速公路氣象條件標準化的霧危險性指數(NHFI)，計算表達式為：

[2-f0(x)]×Coef 。

(1)

式中：NHFI反映了整條路中的一段路的危險性指數，其中R為霧影響整條路的百分比，即霧的覆蓋率；Ws為能見度的權重系數：根據上文對能見度區間的討論，將能見度區間分為四個權重值，能見度<50m取4，50m≤能見度<100m取3，100m≤能見度<200m取2，200m≤能見度<500m取1，能見度≥500m取0；Fi為所在時刻的霧發生頻率,n是所影響時間段；f0(x)為根據溫度x計算得到的摩擦系數；Coef為歸一化系數100/32。根據NHFI計算得到值的大小可以客觀地評價每段路的霧危險程度，值越大危險性越高。

為了研究NHFI的評估效果，同時觀察是否各段路NHFI比霧日數具有更好的代表性。將NHFI與霧事故、霧日數和霧事故來分析兩組數據之間的相關性，分析方法采用了描述總體特征、非參數分析即Spearman秩相關系數法，其能夠分析非線性相關下的共變趨勢，反映兩組變量之間密切程度，克服總體信息缺乏的缺陷[16-18]。其計算公式如下：

(2)

將研究年份中求得各個路段的NHFI和霧日數分別與霧事故進行Spearman秩相關分析，分別得到相關系數0.89和0.65，同時兩組P<0.01(遠小于0.05的顯著水平)。說明了NHFI值與霧日數都與霧事故有著很好的正相關性，而NHFI與霧事故的相關性更好。將各路段NHFI值(除以10)與霧日數、霧事故數同時放在一張圖中(圖6)，按照NHFI值從小到大排列可以清楚地評估各路段NHFI危險指數，例如河陽段的霧危險指數排列第3位，而霧日數排列第13位，霧事故數為最多，說明此段路年發生霧的次數處于中等頻率，但每次霧的時長和能見度較低，危害性更大。同理蘇州新區霧日數排列第7位，而NHFI值只排列第22位，霧事故數也較少，則說明此段路雖然經常出現霧天氣，但霧的濃度及時長有限，造成的危險性較小。因此通過比較發現，用NHFI指數來描述路段的危險性要比單純的利用霧日數要更加合理準確。

圖6　NHFI值排列和霧日數及霧事故數比較

2.2霧危險指數的數值預報產品

寧滬高速公路霧危險指數預報可以預報寧滬高速公路不同路段的霧危險程度，提前給予高速公路管理部門預警服務。本研究采用江蘇省氣象局已投入業務運行的WRF中尺度數值模式計算出的霧數值預報產品。霧產品的時間分辨率為1 h，空間分辨率為10 km×10 km，基本能夠滿足寧滬高速的NHFI計算，通過處理能夠得到霧形成及維持的時間范圍，為NHFI的計算提供相關參數。

圖7是利用數值模式模擬的2015年12月21日及2015年10月23日寧滬高速公路兩次霧過程的能見度、持續時間、霧影響范圍所計算出的寧滬高速各路段的危險性指數NHFI。可以看到12月21日(圖7a)的霧危險性要大于10月23日(圖7b)，主要是由于12月21日的霧持續時間較長，能見度更低，影響范圍更大，溫度較低造成的。模擬的NHFI與實況計算的NHFI大小略有偏差，這與模式自身的精細化程度有關，不過整體結果與實況一致，因此能夠較好地為寧滬高速公路霧預警預報提供危險預警服務。

圖7　寧滬高速各路段實況及模擬NHFI值

3　結論

(1)全年霧事故的月份發生趨勢與月大霧發生頻率一致，其中冬季事故發生頻率高于秋季，這與地表氣溫相對較低有關。霧事故多發于能見度在100 m以下的區間。霧事故日分布特征顯示事故多發于日出06:00-10:00之間，主要與此時段能見度較低，車輛增多有關。寧滬高速事故頻發地區位于路段的西部，主要與此地區多丘陵山地造成氣流輻合及水汽不易擴散易形成濃霧天氣有關。

(2)利用霧的覆蓋率、能見度、摩擦系數及霧發生時間段計算出的霧危險性指數NHFI，可以綜合評價寧滬高速各路段的霧危險程度。利用Spearman秩相關系數法分別比較了NHFI、霧日數與霧事故數的相關性，結果顯示NHFI評價路段危險性要比只用霧日數更合理和精確。利用數值預報產品計算得到各路段NHFI預報值，評價效果較好。

[1]袁成松，卞光輝，馮民學，等.高速公路上低能見度的監測與預報[J].氣象，2003,17(7)：92-97.

[2]馮民學，袁成松，卞光輝，等.滬寧高速公路無錫段春季濃霧的實時監測和若干特征[J].氣象科學，2003，23(4)：435-445.

[3]馮民學，顧松山.高速公路濃霧監測預警系統[J].中國公路學報，2003,17(7)：92-97.

[4]李子華，楊軍，石春娥，等.地區性濃霧物理[M].北京：氣象出版社，2008.

[5]齊瑩菲，柳本民，郭忠印.高速公路霧天安全管理系統[J].同濟大學學報(自然科學版)，2007,35(1)：61-66.

[6]許秀紅，潤敏慧，于震宇，等.道路交通事故氣象條件分析及安全等級標準——以黑龍江省為例[J].自然災害學報，2008,17(4)：53-58.

[7]王志強，王靜愛.關于霧災幾個相關問題的探討[J].自然災害學報，2004,13(2)：134-139.

[8]鄭祚芳，張秀麗.北京極端天氣事故及其與區域氣候變化的聯系[J].自然災害學報，2007,16(3)：55-59.

[9]周慧，解以揚，高鷹.京津唐高速公路大霧天氣氣候特征及其對交通的影響[J].災害學，2008,23(3)：48-53.

[10]田華，王亞偉.京津唐高速公路霧氣候特征與氣象條件分析[J].氣象，2008,34(1)：66-71.

[11]謝靜芳，呂德寶，王寶書.高速公路路面摩擦氣象指數預報方法[J].氣象與環境學報，2006，22(6)：18-21.

[12]李長城，劉小明，榮建.不同路面狀況對路面摩擦系數影響的試驗研究[J].公路交通科技，2010，27(12)：27-31.

[13]Musk L F. Climate as a factor in the planning and design of new roads and motorways[M]//Perry A H, Symons L J.(eds.)Highway Meteorology. London: E and FN Spon，1991:1-25.

[14]Cho H J, Kim K S. Development of hazardous road fog index and its application [J].Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 2005(6):3357-3371.

[15]王煒，盧雪翠，解以揚.霧的標準化危險性指數計算方法及其應用[J].氣象與環境學報，2010，26(1)：16-20.

[16]吳喜之.非參數統計[M].2版,北京：中國統計出版社，2006.

[17]李彥萍，楊紅霞.非參數統計中相關系數的計算及其應用[J].山西農業大學學報，2003,23(4)：363-366.

[18]陶澍.應用數理統計方法[M].北京：中國環境科學出版社，1994.

[19]張亞軍，馬兆有.惡劣天氣條件下高速公路交通管制對策解析[J].交通企業管理，2010,8(2):68-69.

Study on Fog Accident Characteristics and Fog Risk Index of Nanjing Shanghai Expressway

ZHANG Zhendong1, HUANG Liang1, YU Gengkang1, LEI Zhengcui2and WU Hao3

(1.JiangsuMeteorologicalServiceCentre,Nanjing210008,China;2.ChangzhouMeteorologicalBureau,Changzhou213001,China;3.JiangsuExpresswayCompanyLimited,Nanjing210049,China)

Thepaperstatistics92trafficaccidentscausedbyfogfrom2008to2015onNinghuexpressway.Therelationshipbetweenfogaccidentsandfogoccurrencefrequencyisanalyzed.It’sfoundthatthefogaccidentsoftenoccurredinautumnandwinter,andduetothelowfrictioncoefficientofroadismorepronetoaccidentsinwinter.Bycomparison,whenthevisibilitylessthan100m，ithasgreaterprobabilityofoccurrenceoffogaccidents.Itisthepeakoffogaccidentinthemorningfrom6to8,whichisrelatedtothehigherfrequencyoffogatthistimeandincreaseofvehicleflow.FogaccidentsandthehighfrequencyoffogoccurrenceappearonthewestofNinghuexpressway.Byusingthevisibilityrange,characteristicsoffogdaysvariation,frictioncoefficientandfogsitecoverageonNinghumakethefoghazardindexNHFI.AndusingtheSpearmanrankcorrelationcoefficientmethodcomparesthecorrelationbetweenthenumberoffogdaysandthenumberoffogaccidentswiththeNHFI.TheresultshowsthattheNHFIevaluatetheriskofroadsectionsismorereasonableandaccuratethanthefogdays.ByusingthenumericalmodelcalculatesNHFIofeachsectionoftheexpresswaycouldpredicttheriskindexandthedistributionofdangerousroadsectionsonNinghuexpressway.

expressway;fogcausedaccidents;foghazardindex;Ninghuexpressway

2016-05-02

2016-06-11

中國氣象局氣象關鍵技術集成與應用項目(CMAGJ2014Z02)；江蘇省氣象局青年科研基金項目(Q201608)；江蘇省氣象局預報員專項項目(JSYBY201616)

張振東(1988-)，男，江蘇南京人，碩士研究生，主要從事交通氣象預報研究. E-mail:zzdwto@126.com

X43；P429

A

1000-811X(2016)04-0037-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.007

張振東，黃亮，于庚康，等. 寧滬高速公路霧事故特征及霧危險指數研究[J]. 災害學，2016，31(4)：37-41. [ZHANG Zhendong, HUANG Liang,YU Gengkang,et al. Study on Fog Accident Characteristics and Fog Risk Index of Nanjing Shanghai Expressway[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：37-41. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.007.]