極端天氣下高速公路行車風險分析與管制措施研究

盧聞夫

摘要 隨著氣候變化的不斷加劇，極端天氣事件的頻率和強度逐漸增加，極端天氣條件下的高速公路行車風險是當前交通管理領域亟須解決的重要問題。該研究選取云南某高速公路在不良天氣下的實際情況，通過收集和分析當地歷史天氣數據、交通事故統計數據以及相關研究成果，對過往事故案例和交通數據進行了詳細分析，研究極端天氣對高速公路行車的影響因素。研究結果表明，極端天氣條件下，高速公路行車風險顯著增加；根據Logit風險評價模型的輸出結果，當能見度很低時，大霧天氣不建議出行；而冰雪天氣的整體車速建議值均小于雨天，能見度在100 m時，雨天和冰雪天的車速建議值相差最大，約為15 km/h。

關鍵詞 惡劣天氣；風險分析；高速公路；交通安全

中圖分類號 U491.1文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）12-0171-03

0 引言

隨著我國高速公路發展的不斷加快，交通安全問題日益突出。極端天氣是導致交通事故發生的主要原因，當前各個國家大力發展工業而沒有做到保護環境問題，極端天氣在全國范圍內出現得越來越頻繁[1]。因此，如何在極端天氣情況下，保證公共交通安全已經成為亟待解決的熱點問題。惡劣天氣主要包括暴雨、暴雪、覆冰、暴風等天氣，這些天氣極大增加駕駛員的心理負擔并且影響空氣能見度以及車輛的牽引力。通過收集和分析歷史天氣數據、交通事故統計數據以及相關研究成果，研究極端天氣對高速公路行車的主要影響因素。研究旨在深入分析極端天氣下高速公路行車的風險因素，并提出相應的管制措施，以確保行車安全。

1 惡劣天氣對高速公路行車安全的影響分析

通常情況下，交通事故都是由人的活動、車的狀況、道路狀況等因素相互疊加的結果。當發生交通事故時，交警在責任判定的過程中，往往只會判定一個主要責任，其他因素常常被忽略[2]。在分析交通事故的過程中，通常認為駕駛員為責任主體，認為無論在任何復雜的情況下，駕駛員都應該根據自身的駕駛經驗做出合理的應急措施。其實這種看法對于駕駛員來說過于嚴格，因為人的生理系統與汽車的控制系統十分復雜。當駕駛員在行駛過程中，遇到復雜的道路狀況，神經會處于高度緊張的狀態，偶爾可能會犯錯誤。當駕駛員在疲勞駕駛過程中，這個犯錯的概率會提高，發生事故的風險也會相應提高[3]。

如圖1所示，為惡劣天氣下交通事故治災機理。在統計交通事故發生原因的數據中，在超速、超車、轉彎或者不良路況情況下，除了少數駕駛員粗心大意，大多數情況下發生事故的原因還是由困難的行駛環境所引起。

1.1 雨對高速公路行車安全的影響

下雨天空氣潮濕，路面會形成一層薄薄的水膜，使路面狀況發生改變，車輛的輪胎與路面的摩擦力會大大減小，汽車的制動效果會極大削弱。如果車輛處于突然啟動、剎車或者轉彎的過程中，則很容易引起汽車打滑或者翻車。特別是夜間照明度很低的情況下，駕駛員很難看清前方情況，更容易發生交通事故。圖2所示為不同車速、不同雨天條件下的制動距離。從圖2可以看出，相同車速情況下，濕潤天氣下汽車的制動距離是干燥天氣的二倍[4]，并且路面摩擦系數降低；隨著車速逐漸增加，雨天路面的剎車距離變化量大于干燥天氣。

1.2 霧對高速公路行車安全的影響

大霧天氣能見度很低、視線模糊，駕駛員很難看清前方的道路、路標以及前后車輛，所以大霧天氣容易發生汽車追尾等交通事故。大霧天氣的空氣中會有很多顆粒物，光線會發生漫散，導致物體的亮度降低，這也是視野模糊的主要原因。所以，為了保證行車安全，應適當降低車速、打開車輛的霧燈和近光燈，提示其他駕駛員辨認自身車輛，與前車保持充足的安全距離，保持高度警惕，提前做好應急準備措施。如表1所示為能見度對交通的影響[5]：

1.3 冰雪對高速公路行車安全的影響

在冰雪天氣，道路的能見度以及輪胎與路面的摩擦力都很差。當車輛進行制動或者轉彎的過程中，路面光滑，車輛很容易打滑失控，導致交通事故發生。并且，結冰路面在陽光照射下，路面的光會直接反射到駕駛員的眼睛里，也會對駕駛員行車安全造成影響。在降雪的天氣，雪花會嚴重影響駕駛員的視野，并且積雪會落在汽車前擋風玻璃上，不易清理。當路面有積雪時，被路過的車輛反復壓實，會嚴重減小汽車輪胎與路面的摩擦力。所以在冰雪天氣，駕駛員一定要緩慢行駛，并且遇到緊急情況時不能踩死剎車，正確做法應是利用擋位變化降低車速。

2 惡劣天氣行車風險等級評估

2.1 風險評價方法概述

從安全工程方面考慮，風險評價是用來評估不同天氣條件下駕駛所面臨的風險水平，是一個系統性的方法。也就是說，風險評價是通過對歷史事故資料進行分析和評估，按照一定的標準和規范去衡量系統的安全性或者危險性。通過評估可以有效地制定更完善的安全措施和規定，以最大限度減少惡劣天氣下發生交通事故的可能性。

天氣預報和警報系統：首先了解當地的天氣預報和警報系統，這些系統將提供有關惡劣天氣條件的預警信息，包括降雨量、風力、能見度等指標。根據這些信息，駕駛員可以預估行車的風險等級。

道路狀況評估：在面臨惡劣天氣的情況下，通過關注交通廣播、社交媒體或其他渠道上的實時路況信息實現。道路上的積水、結冰、雪堆或其他障礙物都會影響行車安全。根據道路狀況評估，可以確定行車的風險程度。

駕駛員經驗和技能評估：考慮駕駛員自身經驗和技能對行車安全的影響，評估駕駛員的駕駛能力也是重要的一環。駕駛員應誠實地評估自己在特定惡劣天氣條件下的駕駛能力，并決定是否有足夠的技能和經驗應對可能發生的風險。

交通工具狀況評估：確保車輛的剎車系統、輪胎、雨刷器等設備都處于良好的工作狀態，可以提高行車的安全性。

2.2 惡劣天氣行車風險等級評估因素選取

該研究通過對相關文獻和資料的閱讀。在以往的研究中，對惡劣天氣交通風險等級的劃分通常僅以天氣本身以及氣象等級為依據。其實惡劣天氣造成的交通事故原因有很多，比如降水量、能見度、風力、溫度和結冰、雪量、路面狀況、交通狀況以及駕駛員經驗和技能等。交通事故的發生是由人的狀況、車輛的性能以及道路的環境共同作用的結果，并且這些因素都具有復雜性和不可預測性。

2.3 惡劣天氣行車風險等級評估模型選擇

該文采用多元有序離散選擇模型，由于該項目采用的是問卷調查的模式進行資料搜集，很難包含全部的影響因素，所以在模型中需要設定參數以修正當前已知因素產生的影響。多元有序離散選擇模型是一種用于分析有序離散變量的統計模型，也稱為有序概率模型。其通過對有序分類變量建立概率模型以探索其與其他變量之間的關系。

多元有序離散選擇模型假設有一個潛在連續變量，該變量隨著自變量的變化而增加或減少，但只能被觀測到、并分為有限數量的離散類別。這些類別通常具有遞增或遞減的順序，例如非常不滿意、不滿意、一般、滿意和非常滿意。模型基于這些順序類別的概率分布函數，計算每個類別的概率，從而提高對因變量的估計。此外，模型通常使用最大似然方法進行估計，其中估計參數的目標是最大化模型的似然函數。這些參數包括關于自變量和因變量之間關系的斜率系數，以及關于每個類別的截距。使用這些參數，可以計算每個類別的概率，從而對因變量的結果進行預測和解釋。

3 工程實例

3.1 工程概況

該觀測工程位于云南省昆明市，公路全長為1 780 m，雙向四車道，道路呈現為東西走向，規劃紅線寬度為40 m，北側綠線寬度為8 m。該公路設計荷載為公路Ⅱ級，設計車速為60 km/h，路基寬度為25.5 m，沿線跨越大范圍的復雜地質。該項目位于兩區交界段，分離式路基路段占全線總長超過65%。

3.2 評價模型建立

選取降雪量、路面濕滑度、能見度下降、駕駛員經驗等指標作為風險因素。這些指標涵蓋氣象條件、路面狀況、能見度、駕駛者因素、車輛狀況等方面。通過專家評估、統計數據分析或者模型訓練等方法，確定每個指標的相對權重，使得模型更貼近實際情況。采用層次分析法建立指標之間的關聯關系，形成完整的評價結構。其次根據實際情況，將整體風險劃分為低、中、高三個等級，通過進一步的細分使得評估結果更具體化。而為了確保數據的及時性和全面性，獲取的數據必須是實時數據和歷史數據。最后將其應用到實際情境中，比對實際結果與模型預測的一致性。如果有差異，需要對模型進行修正和改進，以提高其準確性和可靠性。

3.3 惡劣天氣下車速控制方案

根據Logit風險評價模型的輸出結果，得到了不同天氣下車輛速度的建議值，以便根據不同風險等級做出不同的預警管理方案。并且將搜集到的信息即時傳送給駕駛人員，如果氣象條件改變，應及時作出限速信息調整，從而減少不合理速度對交通事故的影響。

如圖3和圖4分別為不同坡度、不同氣象條件的建議車速，能見度區間處于50～200 m之間。當能見度大于200 m時，車輛可以正常行駛；當能見度小于50 m時，建議封閉道路。從圖中可以看出，能見度對大霧天氣的影響很大，當能見度很低時，大霧天氣不建議出行。而冰雪天氣的整體車速建議值小于雨天，能見度在100 m時，雨天和冰雪天的車速建議值相差最大，約為15 km/h。

4 結論

該文通過收集文獻資料，根據建立的風險評估模型，對極端天氣下高速公路行車進行風險分析并提出管制措施，主要得出以下結論：

（1）該文主要分析了云南省昆明市某高速公路交通事故的主要特征，針對出現事故的原因進行了細致分析，并分析了雨天、霧天以及冰雪天氣對交通安全的影響。根據分析相關材料，探究極端天氣下對駕駛員、車輛以及道路環境的影響。

（2）根據風險評估模型分析，得到了不同天氣下車輛速度的建議值。當能見度很低時，大霧天氣不建議出行。而冰雪天氣的整體車速建議值均小于雨天，能見度在100 m時，雨天和冰雪天的車速建議值相差最大，約為15 km/h。

參考文獻

[1]張馳， 李永春， 吳斌， 等. 高速公路多心卵形曲線路段行車風險分析[J]. 公路， 2022（3）： 1-10.

[2]張馳， 王博， 賀九平， 等. 基于行車動力學的高速公路積水路段行車風險分析[J]. 交通信息與安全， 2019（5）： 9-17.

[3]張瑾， 字豐軍. 極端天氣環境下行車危險彎坡路段交通流預測[J]. 計算機仿真， 2022（11）： 179-183.

[4]何永明， 馮佳， 魏堃， 等. 超高速公路曲線路段車輛制動側滑影響因素分析[J/OL]. https： //doi. org/10. 13229/j. cnki. jdxbgxb. 20230393， 2023-10-07/2024-01-24.

[5]李熙瑩， 梁靖茹， 郝騰龍. 考慮連鎖沖突的城市公交車行車風險量化分析方法[J]. 交通信息與安全， 2022（3）： 19-29.