高原雙車道公路事故形態影響因素分析

王義婷，賀玉龍，孫小端

(北京工業大學交通工程北京重點實驗室，北京 100124)

高原雙車道公路事故形態影響因素分析

王義婷，賀玉龍，孫小端

(北京工業大學交通工程北京重點實驗室，北京 100124)

基于青海省109國道事故樣本數據，對高原雙車道公路事故特征進行深入分析，從道路環境、自然環境、車輛運行情況等方面研究發生沖出路外事故、路內事故形態的影響因素。

高原雙車道公路；交通安全；事故特征；事故形態

1 事故特征總體分析

1.1 公路概況及數據采集

青海境內109國道，東起西寧西至格爾木。受制于高原客觀自然條件和相關建設技術瓶頸，道路網不發達，人民日常短途出行和物資運輸長途車輛均依靠該道路，大小車混行嚴重，經調查，日均交通量中大車比例約為37%。高原無人區路段基本無橫向干擾，駕駛員通常期望以較高速度穿越，但在低氧環境下長時間駕駛會使駕駛員感官思維及判斷能力下降，反應遲鈍，一旦超速，易發生事故；山嶺重丘路段，路側為山體或懸崖，車輛一旦沖出路外，傷亡嚴重。

通過對青海省109國道事故樣本數據篩選整理，選取721條有效樣本進行分析，包括事故地點、事故類型、事故原因、事故車輛、事故傷亡情況等。采用錄制視頻的方式獲取道路沿線路側環境，同時使用手持GPS記錄儀獲取沿線海拔高度，事故路段海拔高度分布在1 780～3 810 m。

1.2 事故特征分析

(1)事故形態

按照我國道路交通管理的有關規定，道路交通事故主要分為碰撞、碾壓、刮擦、翻車、墜車、失火和其它等事故形態。按照該分類對事故形態進行統計分析，如圖1所示。車輛間的碰撞事故所占比例最大，雙車道公路路面寬度有限，超車、會車時易發生碰撞事故。沿線路側邊溝多未經處理，更有路段路側為深溝、懸崖，防護設施不足，翻車墜車現象時有發生。

由分析可知，高原雙車道公路事故形態可分為沖出路外事故和路內事故。沖出路外事故指發生在行車道邊緣以外的單車事故，包括翻車、墜車、撞固定物(因為該公路未設中央分隔帶)；路內事故包括碰撞運動車輛、碰撞行人、碰撞靜止車輛；其他事故僅有5起。其中，沖出路外事故占事故總數的17%，平均每起事故的傷亡人數為3.6，遠高于路內事故1.8。

圖1 事故形態及傷亡情況分布圖

(2)事故車型

事故車型及傷亡情況如圖 2所示，事故車型主要為小客車，占事故車輛的44%左右；其次為貨車，貨車司機多為長途出行，疲勞駕駛現象嚴重，且下坡路段貨車剎車距離較長，彎道路段大車重心較高，易發生事故；再次為摩托車，多是由于穿越城鎮路段機非混行嚴重。由圖2可知，大客車傷亡程度最高，易導致群死群傷。

圖2 事故車型及傷亡情況分布圖

(3)事故原因

對事故原因進行統計，高原雙車道公路事故原因如圖 3所示。超速行駛是造成道路交通事故的主要原因，導致的事故約占 43%；由于該公路是雙車道公路，未按規定讓行、違法占道行駛、逆行、違法超車引發多起事故。建議多方面采取措施增強限速效果，如在長下坡或小半徑曲線前設置減速丘標志，在視距不良的彎道路中設置禁止超車標志。

圖3 事故原因分布圖

(4)事故線形

對事故線形進行統計，高原雙車道公路事故線形及傷亡情況如圖 4所示，高原雙車道公路平直路段多為長直線，路側環境單一，駕駛員駕駛疲勞?？v坡路段多為連續下坡路段，車輛如果超限、超載，極易發生翻車、剎車制動失靈而撞擊固定物的嚴重事故，傷亡程度最高。

(5)事故地點路側環境分布

通過視頻觀測，判定事故發生樁號路側環境主要為村鎮地區、景區、邊坡較小無人區、山坡無人區、陡崖無人區。并對事故發生地點路側環境分布統計分析，如圖5所示。

村鎮路段，居民日常出行對公路干擾較大，而且高原雙車道公路提示標志、信號燈等設施匱乏，發生交通事故數量最多；邊坡較小的無人區路段，駕駛員容易放松警惕，雖然凈區充足，但路側邊溝處理簡單，車輛超速沖出路外易發生翻車事故；邊溝陡崖路段傷亡最嚴重。

圖4 事故線形及傷亡情況分布圖

圖5 事故路側環境及傷亡情況分布圖

2 事故形態影響因素研究

2.1 二元Logit模型

二元Logit模型因變量為二分類的分類變量或某事件的發生概率。二分類Logit模型中，將Logit(P)作為因變量，Logit(P)與自變量呈線性關系，建立包含m個自變量的Logistic回歸模型，并由此推算出事件的發生概率。

本文中，被解釋變量“事故形態”為沖出路外事故和路內事故兩類，因此通過二分類Logit模型建立事故形態與各因素的關系模型。

logit(P)=β0+β1x1+…+βmxm

(1)

由上式可得

(2)

(3)

式中：P1為事故形態為沖出路外事故的概率；P2為事故形態為路內事故的概率。

2.1 數據分析

對道路環境、自然環境、車輛組成、超速情況數據進行調查整理分析。其中，道路環境調查分析數據包括道路線形、路口路段、路側環境進行；自然環境調查分析數據括海拔高度、天氣狀況。擬確定影響因素共7個，其中，海拔高度為連續變量，其他為分類變量。

根據自變量性質，并結合自變量應與Logit(P)與呈線性關系，對影響因素分類并賦值。表1為調查數據匯總及各變量賦值情況。

表1 調查數據匯總及各變量賦值

對自變量和因變量進行相關性分析，表2為雙變量相關系數結果，以顯著性<0.05為標準，由表2可知，除天氣外，其他因素與事故形態顯著相關。

表2 雙變量相關系數表

將表1中5個分類自轉化為啞變量，對于有3個水平的自變量，設置2個啞變量，此時，第三個水平為參照水平；對于有2個水平的自變量，設置1個啞變量，此時，第二個水平為參照水平。分類變量編碼如表3所示。

表3 分類自變量編碼

表3中相應的啞變量含義，對于3個水平的自變量，以線形為例：Line(1)=1，平直路段；0，非平直路段。Line(2)=1，曲線段；0，非曲線段。對于2個水平的自變量，以超速情況為例：Overspeed(1)=1，超速；0，未超速。

2.2 模型建立

利用二元Logit模型對自變量和因變量進行擬合分析，剔除顯著性水平大于0.05因素后，擬合結果如表4所示。

表4為對每個分類變量進行總體檢驗的結果，P值<0.05，則將所有啞變量納入分析，即使部分啞變量無統計學意義。否則，剔除部分啞變量將會導致參照水平的變化，從而啞變量的具體含義也會發生改變。

由表4可知，“海拔高度”、“車輛類型”、“路側環境”、“線形”、“超速情況”5個影響因素與事故形態顯著相關。

表4 參數估計值

對模型進行全局性檢驗，結果如表5所示，通過sig值小于0.05可知，整個模型具有統計學意義。使用該方程對事故形態進行分類，其準確度為87.6%，如表6所示。

表5 模型系數綜合檢驗

表6 分類表

3 結論及建議

(1)高原高等級事故形態主要為路內事故和沖出路外事故。其中，路內事故約占83%，包括碰撞運動車輛、刮撞行人、碰撞靜止車輛、碾壓行人；沖出路外事故約占17%，包括滾翻、側翻、墜車、撞固定物(因為該公路未設中央分隔帶)。

(2)事故原因中，由超速導致的事故所占比例最高，約為43%，應對高原雙車道公路進行合理限速管理。

(3)通過事故特征分析，擬確定影響事故形態的7個變量，通過相關性分析，并建立二分類Logit模型，確定事故形態顯著相關的變量有5個，分別為海拔高度、車輛類型、路側環境、是否超速、道路線形。

[1] 公安部交通管理局. 中華人民共和國道路交通事故統計年報(2014年度)[G]. 無錫:公安部交通管理科學研究所，2015.

[2] 唐國利.山區公路道路條件與事故作用機理及事故對策研究[J]. 成都:西南交通大學,2004.

[3] 秦勤,唐琤琤,彭道月.山區雙車道公路事故預測模型研究及在安全性評價中的應用[J].公路交通科技，2009，(10):6.

U491.3

B

1008-3383(2017)11-0008-03

2017-05-11

王義婷(1991-)，女，河北衡水人，碩士研究生，研究方向：道路交通安全。