基于Logistic的環線高速公路交通事故嚴重程度分析

呂曉彎 王秋明

(重慶交通大學交通運輸學院 重慶 404100)

0 引 言

環線高速即環繞城市的高速公路, 與其他高等級公路聯通，構成城市高速公路交通網.可以緩解主城區的交通壓力，起到引流作用.

隨著環線高速公路上導致的交通事故日益增多，國內外學者針對此類交通安全隱患進行了大量研究.馬壯林等[1]通過在關于高速公路隧道交通事故特點的基礎上，采用靈敏度分析方法,去探討有關事故發生日期、事故發生的時間段、涉及車輛數、天氣和道路線形等因素與交通事故嚴重程度之間的關系，以及影響程度的大小.馮忠祥等[2]根據天氣、能見度、月份，以及事故形態等因素利用Logistic回歸模型，研究與繞城高速公路交通事故嚴重程度之間的相關性.林慶豐等[3]利用Logistic模型主要分析了年齡、汽車駕駛狀態、道路線形和事故形態等等因素對公交事故嚴重程度的影響.Laura等[4]闡述了邏輯回歸模型，以評估這些不同的特征如何影響碰撞的嚴重性，同時還考慮了導致碰撞的交通環境組合，結果表明，顯著影響碰撞嚴重程度的變量因導致碰撞的環境組合而異.Lashini[5]采用Logistic模型研究了性別、年齡及酒精測試等因素對事故嚴重程度的影響，但這項研究只考慮了與交通事故有關的人為因素.

綜上分析，已有研究中，在對交通事故造成的嚴重程度的影響因素的選擇上不夠全面，影響因子的分類不夠細化，如道路線形以及事故發生地點的分類[6-9]，鑒于此，文中將事故嚴重程度劃分為死亡事故和非死亡事故，依據某市環線高速的3 687起事故資料，選取九個候選自變量，對道路線形和事故發生地進行詳細分類，建立關于Logistic環線高速交通事故嚴重程度模型，探究各影響因素與交通事故嚴重程度之間是否存在顯著性.

1 環線高速公路事故特點及分析

1.1 全路段事故特征分析

某市環線高速公路某路段全長135 km，分道路上行(內線)、下行(外線)方向，最大設計車速為100 km/h.選取的該路段組成道路的結構相對復雜，有很多長下坡路段、陡坡，以及小轉彎半徑，還有相當數量的隧道、橋梁及互通立交.

2017年1月—2019年12月，全路段發生的交通事故總共有3 687起，其中包含死亡事故38起，占1.03%.52人死亡，75人受傷，平均每周死亡0.5人，受傷0.7人.

圖1為交通事故傷亡情況.由圖1a)可知：在環線高速，晴天天氣情況下，交通事故的死亡人數和受傷人數相差不大,占事故總人數的比例都較大，分別為37%和48%；然而在陰天、下雨或霧霾等不利天氣條件下，死亡人數占比為4%,受傷人數占11%，所占比例較正常天氣下少，這與前人研究報告中一般認為,在不利天氣情況下發生的死亡事故人數居多的結論有差異.

圖1 交通事故傷亡分布

由圖1b)可知：該環線高速各月份事故發生次數起伏波動較大，尤其是2月份和10月份次數最高；事故死亡人數趨勢相對平穩并逐月呈現下降趨勢，但2月份和4月份死亡人數和事故次數較多；2月份事故盡管多發，但受傷人數卻最低,嚴重程度相對其他多發月份也較低；縱觀10月份和12月份是交通事故多月份，因10月份正值國慶假期,旅游黃金期,出行人數大大增多，人流及車流量大而造成交通事故的多發，12月正值初冬，氣溫變化幅度大，雨雪霧等不利天氣的影響直接或間接引發了交通事故的發生.

由圖1c)可知：環線高速事故次數每2 h分布具有一定的差異性，06：00—12：00猛增，事故發生次數最多，占了全天的1/3多；12：00—16：00事故發生次數達到頂峰，是1 d中最高的；16：00事故發生次數開始降低直至24：00.在14：00—16：00事故次數的增多，受傷人數也相對增加.總體來看，事故的嚴重程度較少.

1.2 主要事故形態特征分析

通過對環線高速事故發生原因的分析判斷，事故形態可分為四類，見圖2.由圖2可知：近4年來，車輛相互碰撞的交通事故發生次數最多，占總數的79%.車輛碰撞固定設施、碰撞行人和側翻較少，分別占總數的16%、3.2%和2%.環線高速上，貨車居多，多數駕駛員疲勞駕駛，加上道路及相應的交通工程設施設計不規范，極易引起車輛追尾碰撞前方車輛以及車輛側滑碰撞其他車輛等事故.

圖2 事故形態分布

2 研究方法

2.1 Logistic模型構建

文中設置因變量為交通事故發生的嚴重程度，記作y，當第i起環線高速公路造成死亡交通事故時，記yi=1，當第i起環線高速公路未造成死亡事故時，記yi=0.編碼見表1.

表1 因變量編碼

設造成因變量發生的影響因素有k個，記作自變量x1,x2,…,xk，根據Logistic模型原理，則發生死亡事故的概率可以用式(1)計算：

P=P(yi=1|x1,x2,…,xk)=

(1)

式中：xi(i=1，2，…，k)為造成交通事故嚴重程度的影響因素，既可以是連續變量，也可以是分類變量或虛擬變量；β0為常數項；βi(i=1，2，…，k)為回歸系數.

2.2 自變量選取

交通事故的發生主要包括人、車輛、道路、環境系統等因素[10-11].通常將由于人的主觀因素帶來的隱患作為交通事故的主要原因，而原則上忽略交通事故中存在的客觀因素[12-13].由于人為因素具有很大不確定性，無法定量描述，故針對客觀因素，選取9個候選自變量，變量編碼及含義見表2.

表2 自變量編碼

由表2可知：對于連續變量和二分類變量，可以將其直接錄入系統進入計算，而針對多分類變量，就需要引入虛擬變量，當某一多分類自變量有k個類別時，此時需要引入(k-1)個虛擬變量，具體見表3.

表3 虛擬變量編碼

只要是初步選取的候選自變量就與因變量存在較強的相關關系，這顯然是錯誤的想法，二者之間的是否存在相關關系還需要對自變量進行顯著性的篩選.通常利用最大似然法估計模型的回歸參數.最大似然法主要用來找出所選樣本集中與因變量具有較強概率函數的參數.已知顯著性水平為α，如果對初步選取的自變量進行篩選，得到某一個自變量的顯著性概率p值低于顯著性水平α，那么就可以證明該自變量與因變量具有緊密的相關性，從而選擇該自變量參與到模型的下一步驗證中；如果某一自變量大于已知的顯著性水平α，則表明兩者之間無顯著關系，則可以排除.

3 實 證

3.1 模型自變量的選取

以某市環線高速公路2017年1月—2019年12月的3 687起事故數據進行分析.利用SPSS25.0，采用向前逐步回歸法來分析和計算二項Logistic及參數，選擇α=0.05作為顯著性水平，將上述事故發生日期、事故發生時間和事故發生季節等9個候選自變量代入模型，分別選擇撞行人、冬季、平直和隧道作為參照類別.

首先通用Score檢驗篩選自變量，將Score值對應的P值低于顯著性水平α的變量留下參與模型的下一步迭代檢驗.檢驗結果見表4.

表4 Score檢驗結果

通過上述對自變量Score檢驗，得到滿足條件的因素有：事故具體發生時間點、事故發生位置、路線、天氣以及參與事故車輛數.通過迭代計算后，按照Wald值檢驗要求，獲得最終進入模型的參數為：事故發生時間、地點和天氣.具體見表5.

表5 參數估計

3.2 模型檢驗

3.2.1模型整體檢驗

表6為模型整體檢驗，該模型整體檢驗的似然比卡方值為98.209，自由度為8，通過查卡方檢驗臨界值表可知，當顯著性水平α=0.05時，卡方臨界值為15.507.由于98.209大于15.507，且sig.值小于0.001，說明該模型整體通過了檢驗,擬合優度較好，模型有效性較強.

表6 模型整體檢驗

3.2.2模型擬合優度檢驗

通過回歸模型擬合優度檢驗計算方式，對環線高速的3 687條事故數據進行分析，得出模型的擬合結果見表7.

表7 Hosmer-Lemeshow檢驗

由表7可知：模型的Hosmer-Lemeshow檢驗的卡方值為9.38，自由度為6，當顯著性水平α=0.05時，卡方臨界值為12.592.由于9.38小于12.592，且sig.值為0.996大于0.05，說明該模型擬合劣度較低，模型的缺陷小，擬合效果好.

4 結 論

1) 設因變量為事故嚴重程度，從事故類型、事故發生時間點、發生位置、天氣、事故形態、造成事故原因、車輛類型幾個方面選取九個候選自變量，采用向前逐步回歸法分析自變量與因變量之間的顯著性關系，得出結論：事故發生時間、地點及天氣與事故嚴重程度顯著相關.

2) 事故發生時間的回歸系數為0.628，說明夜晚容易造成死亡事故的發生，是白天的1.562倍.對事故發生地點的參數估計得出環線高速公路的基本路段發生嚴重事故的概率比隧道小，是隧道的21.6%，橋梁處發生嚴重事故的概率最高，是隧道位置情況下的2.552倍，而互通立交發生死亡事故的概率相對于隧道要低很多，只有隧道的35.4%.天氣的回歸系數為1.712，且優勢比大于1，容易影響交通安全，晴天發生死亡事故的概率是不利天氣的5.542倍.

3) 針對以上對極易引發環線高速公路交通事故嚴重程度各個影響因子的研究與分析，具體可采取以下相關措施盡量減少和規避事故的產生和嚴重性問題.①在駕駛員方面，相關部門應加強對司機的安全培訓工作，促使駕駛員形成良好的駕駛行為，遵守交通規則，特別是雨、陰、霧天對駕駛員的安全駕駛行為要求較高，這就更應加大對駕駛員的交通安全教育，減速慢行，避免慘重事故的發生.必要時，可加大違法懲處力度，完善各項機制.②對于互通立交匝道出入口處的視距不良現象，要保證道路兩側行車視距通暢無阻，不影響行車安全，應按照規范清理道路旁側的遮擋植物，發揮良好的道路景觀作用.③針對道路運行速度存在的問題，在必要路段采用限速、區域測速等手段進行速度的控制，必要時設立限速、指示、禁令和警告標志等交通安全與管理設施，尤其在長大下坡、陡坡、橋梁以及互通立交等重要節點.

本文的研究樣本局限于某市環線高速的部分路段進行研究,后續可對本環線高速其他路段的交通事故進行分析和建模,來更好為本文所得結論進行驗證，這樣更具有代表性.