低等級城市道路交通安全風險評價方法

夏志琦，張 越，滕俊哲，王靜瀟

低等級城市道路交通安全風險評價方法

夏志琦，張 越，滕俊哲，王靜瀟*

（西藏大學 工學院，西藏 拉薩 850000）

隨著我國城鎮化的快速發展，一些低等級城市道路由于缺乏合理規劃，有著明顯不安全的運行特性。其中拉薩因其特殊的地理環境，交通基礎設施不完善，城市中多為低等級道路，同時影響交通安全的干擾因素較多，分析其原因并提出解決方案尤為重要。論文以拉薩市非機動車、路側行人、過街行人以及各種機動車出入口五種常見的對機動車正常行駛的干擾因素為研究對象，通過韌性量化方法對機動車行駛特性進行定量研究，建立交通安全風險韌性模型，通過干擾因素影響之后的恢復速度計算低等級城市道路的交通安全風險抵抗能力。最后分析得到可提高交通安全的方法，達到緩解低等級城市道路上交通參與者互相干擾帶來的交通隱患問題的目的，對拉薩市未來管理低等級城市道路交通秩序提供重點治理目標。

低等級城市道路；定量；韌性模型；交通隱患

1 現有交通安全風險評價方法分析

隨著城鎮化的快速發展，一些前期沒有進行合理規劃的低等級城市道路為了滿足商業用地和服務居民的需求變為消費聚集區，交通參與者增多，但因為缺乏有效的物理分割方式，非機動車、行人、路側停車和各種機動車出入口等路側干擾因素使低等級道路時常處于混亂的狀態[1]。現有評價交通安全風險評價方法中，各學者通常使用層次分析法結合問卷調查的形式探究各種干擾因素對交通安全的影響程度[2]。道路韌性可以說是評價城市交通系統對因干擾因素發生風險事件時的抗沖擊能力[3]，各學者主要從定性和定量兩個理論方面出發[4]，結合結構與功能兩個實踐方面進行研究[5-6]。總體來說，在交通安全風險研究中，多以非機動車、路側停車、行人來作為干擾因素研究[7]。

2 低等級城市道路交通安全風險評價方法

2.1 模型建立方法

機動車在城市中正常行駛時，會受到道路兩側行人、非機動車以及其他由出入口進出機動車的干擾，車速會明顯下降，同時車輛可能會發生橫向偏移，產生碰撞的風險較大。本文先通過干擾因素的影響范圍進行風險域構建，其次對行駛的機動車的行駛特性、交通安全隱患發生的過程量化為道路交通安全性能恢復時間，最終得到交通安全風險韌性模型，確立不同類型的干擾影響因素下的交通安全風向韌性。通過此模型可以快速精確地找到低等級城市道路所存在交通風險來源，提高低等級城市道陸交通安全風險抵抗能力，并減少交通安全隱患。

2.1.1風險域構建

=D×D（1）

式中，為風險域大小；D為干擾因素在水平方向造成的干擾范圍（車輛運行方向）；D為干擾因素在橫向（豎直方向）造成的干擾范圍。

引用碰撞時間（Time To Collision,TTC）理論：

式中，D為水平安全距離；D為橫向安全距離；F為機動車車速；F為機動車減速度；E為干擾因素移動速度；E為干擾因素減速度；為干擾因素侵入路面程度；為干擾因素與干擾車輛質心矢量與速度的夾角。

2.1.2性能恢復時間

道路安全風險主要由于機動車駛入干擾因素所影響的風險區域引發，本文利用道路安全風險的恢復時間RR為衡量指標。RR越小，機動車所需恢復時間越短，也就是說車輛可以更快駛離風險域，即道路安全風險韌性較小。RR計算公式為

式中，D為車輛在風險域內的穿行距離；V為水平方向上機動車與干擾因素的相對速度；V為橫向干擾上機動車與干擾因素的相對速度。

2.1.3交通安全風險韌性模型構建

第一階段：專業人員報告各自評估結果，針對有疑問的地方進行解釋說明，其他參會人員展開談論。談論內容包括：

構建交通安全風險韌性模型時，利用系統性能與系統性能恢復時間的比值體現系統性能的恢復速度[8]。本文只考慮正常行駛的機動車與所需研究干擾因素，不考慮機動車之間的交通沖突。由此交通安全風險韌性模型為

式中，為系統韌性；為系統性能；為系統性能的恢復時間；為車輛與干擾因素的豎向距離；D為干擾因素風險域豎向距離。

根據前文風險域的構建，系統性能的計算方式為

==D×D（5）

由此可構建交通安全風險韌性模型為

式中，為系統韌性；為系統性能；為系統性能的恢復時間；D為干擾因素影響的風險域的水平方向距離；D為擾因素影響的風險域的豎直方向距離；V為機動車行經風險域的水平方向速度；V為機動車行經風險域的豎直方向速度。

2.2 實踐應用

2.2.1調查地點選取

本文主要研究低等級城市道路受到一些路側干擾時，交通流產生變化且恢復到正常水平的過程，以此來對交通安全風險進行評價，調查地點選取需滿足以下條件：

1）所選道路為低等級城市道路，道路兩側非機動車、行人、機動車出入口等干擾因素較多。同時所選道路無有效物理隔離手段，導致該路段路權劃分不明確，存在不同交通工具混行的情況。

2）數據通過高層建筑架設高清攝像頭錄取視頻采集，選取路段選擇沒有樹木遮擋視野清晰的區域。

3）選取缺乏交通執法設備的路段，保證駕駛員處于相對自由的駕駛模式，且該路段干擾機動車的影響因素都為該評價方法所需。

圖1 數據收集區域

根據上述實驗路段選取條件，結合出行調查，選取拉薩市林廓東路南段（圖1），該路段西側有一所中學，東側有單位機動車出入口，北側為大型商業區，同時路段存在路側停車行為以及兩側有大量商鋪。該路段不具備完善的交通管控措施，平時交通參與者復雜，交通秩序混亂，機動車時常占用機動車道，有大量過街行人干擾機動車的正常通行，存在交通安全隱患問題。

2.2.2調查時間選取

因調查路段附近存在學校，考慮收集更多的干擾行為，視頻錄制時間為晚高峰時間段。同時降低數據收集產生的誤差，選取正常工作日以及周末休息日進行兩組數據的收集。通過實地交通調查最終數據收集于工作日17:30—18:30和周末17:00—19:00共錄制十段十分鐘數據。

2.2.3調查結果計算

本文通過核相關濾波（Kernel Correlation Filter, KCF）算法[9]以及人工輔助檢查獲取高精度的車輛運行軌跡數據。首先對所獲取的數據進行不同干擾因素下車輛速度統計（表1）并進行分析。

表1 不同干擾因素下車輛運行速度統計分析

干擾因素類型樣本量/輛受干擾因素影響后車輛運行速度/(km/h) 平均值最大值最小值 非機動車4 23515.1046.000.00 路側行人8 86515.1324.100.00 過街行人1 14316.2139.450.00 路側停車2 61714.1137.200.00 機動車出入口19524.2639.221.45

車輛速度作為評價車輛運行狀況最直觀的一項指標，直觀反映了受到干擾因素影響之后車輛運行狀態。分析表1數據不難發現，只要受到上述五種干擾類型，車速都有明顯下降，遠遠低于道路限速60 km/h。其中非機動車與過街行人影響最為明顯，且車速最小值為0 km/h，同時機動車影響差值最大。

最后對數據樣本進行篩選，選取樣本為機動車確定經過干擾因素的危險域內以及一輛車僅被一種干擾因素影響。通過篩選樣本計算道路交通安全性能恢復時間（表2），最后對低等級城市道路進行交通安全風險韌性量化[10]。

表2 不同干擾因素下道路交通安全性能回復時間

干擾因素類型樣本量/輛道路交通安全性能恢復時間/s 平均值最大值最小值 非機動車3520.492.110.22 路側行人6643.8620.100.50 過街行人5144.2519.790.46 路側停車1 2040.152.920.91 機動車出入口965.5221.10.47

分析評價表2發現非機動車與路側停車交通安全風險韌性較高，平均恢復時間均為0.5 s以下。行人、過街行人以及機動車出入口平均回復時間最短交通安全風險韌性較低，其中機動車出入口影響下的回復時間最長。

對比上述兩組數據，并通過交通調查可知，路側行人、過街行人以及機動車出入口對正常行駛的機動車影響最大，其中在出入口的機動車有跨越車道行為，雖然不會導致機動車停車再重新啟動，但機動車出入口交通安全性能回復時間最長，達到了5.52 s。正常行駛的機動車只要處于行人可干擾的風險區域內，都會選擇減速行駛，無論過街行人還是路側行人，導致受這兩個干擾因素影響的道路安全性能恢復時間更長。因該路段行駛的非機動車多為電動助力車，行駛速度較快，雖然會對正常行駛的機動車速度有較大影響，但道路交通安全性能恢復時間較短，導致安全風險韌性較高。因實驗路段為雙向四車道路段且有路邊停車車位，道路幅度夠寬，受到路側停車影響的車輛可以快速離開風險區域，道路安全性能恢復時間最短為0.15 s。

3 結論

本文通過交通調查研究拉薩市林廓東路南段這一低等級城市道路，結合韌性量化的思想，以交通安全風險的相關干擾因素和設計思路建立了交通安全風險韌性模型。同時通過實用、系統和整體等多方面原則設立道路交通安全性能恢復時間這一評價指標，并評價交通安全風險韌性。該模型可以準確地反映客觀事實，并重點突出問題所在：對于低等級城市道路中的非機動車應該合理劃分路權，采用物理隔離的方式，防止其占用機動車道；加強交通安全普法，路側行人應在人行道內行走，過街行人應通過人行橫道過街；機動車出入口應遠離密集的機動車行駛區域，必要時做一定的引導禁止跨越車道行駛。

未來經濟會進一步發展，人們對道路交通安全的需求也會隨之上升。本文取得了關于低等級城市道路交通安全風險韌性研究的一定成果，但由于實驗設備有限，只對一條城市道路進行了研究計算，對于低等級城市道路，本文還缺乏其他相關因素的研究。同時沒有考慮到屬于自己城市的文化習慣特征，不同地區的城市發展情況不一，繼續優化模型，建立更好的評價模型，可以提高低等級城市道路的抗風險水平，保障人民的出行安全，使城市安全高效地發展。

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Low-grade Urban Road Traffic Safety Risk Assessment Method

XIA Zhiqi, ZHANG Yue, TENG Junzhe, WANG Jingxiao*

( College of Engineering, Tibet University, Lhasa 850000, China )

With the rapid development of urbanization in China, some low-grade urban roads have obvious unsafe operation characteristics due to the lack of reasonable planning.Among them, Lhasa is due to its special geographical environment, imperfect transportation infrastructure, low-grade roads in the city, and many interference factors affecting traffic safety. It is particularly important to analyze the causes and propose solutions.In this paper, five common interference factors of non-motor vehicles, roadside pedestrians, cross-street pedestrians and various motor vehicle entrances and exits in Lhasa are taken as the research object. The driving characteristics of motor vehicles are quantitatively studied by resilience quantification method, and the traffic safety risk resilience model is established. The traffic safety risk resistance ability of low-grade urban roads is calculated by the recovery speed after the influence of interference factors.Finally, the analysis shows that the traffic safety method can be improved to alleviate the traffic hazards caused by the interference of traffic participants on low-grade urban roads, and provide key governance objectives for the future management of low-grade urban road traffic order in Lhasa.

Low-grade urban roads; Quantitative; Resilience model; Traffic hazards

U461.99

A

1671-7988(2023)11-78-04

夏志琦（1996－），男，碩士研究生，研究方向為防震減災及防護工程，E-mail:245003816@qq.com。

王靜瀟（1998－），女，碩士研究生，研究方向為交通工程，E-mail:601683189@qq.com。

國家自然科學基金國際合作與交流項目：西藏居民出行公平與城市道路設計協調理論與方法研究（51968063）。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.011.013