丁柏群 宋子龍

摘 要：分析城市交叉口交通風險影響因素，保障城市交叉口交通安全，為城市交叉口風險管控提供理論依據(jù)。利用交通沖突技術界定城市交叉口風險因素耦合，基于交通沖突數(shù)據(jù)，采用N-K模型和改進的耦合度模型構建城市交叉口風險因素耦合模型，分析城市交叉口風險構成要素間的耦合作用;提出沖突嚴重度模型，對城市交叉口多因素風險耦合效應進行評估。研究結果表明：多因素風險耦合一旦發(fā)生，其危險性更大;車輛因素中車輛類型與左轉車比例表現(xiàn)為強耦合;車輛與道路因素中，車輛類型與轉彎車道半徑和掉頭車道半徑表現(xiàn)為強耦合，應加強大型車在交叉口轉彎的安全風險防控。

關鍵詞：交通安全;交通沖突;交通風險;耦合模型;交叉口

中圖分類號：U491.31 ? ?文獻標識碼：A ? 文章編號：1006-8023（2019）05-0098-08

Abstract： In order to analyze the influencing factors of traffic risk at urban intersections， ensuring the traffic safety at urban intersections， a theoretical basis for risk management and control at urban intersections is provided. Using traffic conflict to define the coupling of risk factors at urban intersections and the traffic conflicts data， the coupling model of risk factors at urban intersections is constructed by dint of N-K model and the improved coupling degree model. The coupling effect among risk components at urban intersection is analyzed， and severity of conflict model is proposed to evaluate the effect of multi-factor risk coupling at urban intersections. The results show that multi-factor risk coupling is more dangerous if it occurs; the vehicle type and the left-turn ratio are strongly coupled in the vehicle factor. Among the vehicle and road factors， the vehicle type is strongly coupled with the turning lane radius and the turning around lane radius. The security risk prevention and control of large vehicles turning at intersections should be strengthened.

Keywords：Traffic safety; traffic conflict; traffic risk; coupling model; intersection

0 引言

城市交叉口交通流組成復雜，不同流向的交通流相互影響，嚴重影響交叉口交通安全。影響交叉口交通安全的因素有很多，研究者多利用歷史性的事故數(shù)據(jù)資料進行交叉口交通安全研究，由于有些交叉口交通事故數(shù)據(jù)不能及時進行記錄，使得數(shù)據(jù)不夠全面，而且也往往難以獲取;另一方面，這種方法更有助于事后評價，對主動安全防控的作用有限且不夠直接，因而具有一定的局限性。交通沖突技術是一種非事故數(shù)據(jù)分析方法，能夠有效解決數(shù)據(jù)的局限性問題，且有利于安全風險的事前防控。交通沖突是潛在的交通風險[1];事故與沖突的關系可用沖突的嚴重性進行描述，根據(jù)交通事件嚴重程度金字塔分級模型，交通沖突與交通事故之間存在強相關性，嚴重的交通沖突會導致交通事故。

在城市道路交叉口交通安全的影響研究方面，W K M Alhajyaseen基于機動車交通沖突數(shù)據(jù)，驗證了由遭遇時間和交通沖突危險程度構成的交叉口交通安全評價指標CI的有效性[2]。Jarvis Autey等研究表明，交叉口右轉車道視野增加后，交通沖突有所減少[3]。Yu等研究發(fā)現(xiàn)，能見度和曲線段等道路環(huán)境、幾何特征與山區(qū)交通事故風險有較大的相關性[4]。王銓登利用交通沖突技術，基于人—車—路—環(huán)境對交叉口安全性的影響，建立了城市道路交叉口安全評價模型[5]。李明等利用虛擬變量檢驗28個可能的影響因素，并根據(jù)發(fā)生比的概念，對模型的參數(shù)估計進行解釋[6]。畢和政等發(fā)現(xiàn)基于綜合賦權灰色聚類的評價方法，更能反映實際安全狀況[7]。單媛等發(fā)現(xiàn)DEMATEL與ISM法對農村道路安全影響因素和交通安全的分析結果較為準確[8]。楊曉芳等建立了基于三角系統(tǒng)的交叉口安全評價模型[9]。胡立偉等基于耦合模型對高原地質和氣象環(huán)境下公路交通風險致因進行耦合分析，指出強耦合會使風險造成的后果更為嚴重[10]。郭延永等發(fā)現(xiàn)直行和右轉交通量與交通沖突存在顯著的正相關關系，右轉專用相位等可有效降低交通沖突[11-12]。

目前對交通風險因素的耦合分析，多集中于基于事故數(shù)據(jù)的雙因素耦合分析，對基于交通沖突的更多要素的耦合分析較少。本文通過對城市道路交叉口交通風險因素的分類整理，構建交叉口風險因素耦合模型，并基于實際交通沖突數(shù)據(jù)和特征分析，探討多風險因素相互作用對交叉口交通安全的量化影響，提出沖突嚴重度模型對交叉口多因素風險耦合效應進行綜合判定，為交叉口多因素風險耦合分析提供參考和借鑒。

1 城市交叉口交通風險構成要素分析

在交叉口安全影響因素研究中，Dissanayake等考慮了駕駛員、車輛、道路、事故形態(tài)和環(huán)境5個方面[13];初旭新等則綜合考慮車、路和環(huán)境因素[14]，本文主要選取人、車輛、道路和管理因素作為交叉口交通風險的構成要素。目前對交叉口風險影響要素分析的研究中，并沒有對車輛轉彎半徑與轉彎車道半徑進行區(qū)分，因而也忽視了分析由此而產(chǎn)生的交通沖突，而這種沖突在實際交通運行過程中會產(chǎn)生一定的安全隱患。

本文從人、車輛、道路與管理因素4個方面對城市交叉口風險構成要素進行分析，城市交叉口風險構成要素見表1。不同風險要素對城市交叉口交通沖突的影響不同，例如，通過交叉口的車速越大越容易產(chǎn)生交通沖突，合理的限速可以減少交通沖突的影響[15-19]。

2 城市交叉口風險因素耦合分析

2.1 風險因素耦合界定

城市交叉口風險因素耦合指的是城市交叉口風險指標體系當中的4項構成要素間相互影響并放大作用的關系。風險因素之間相互影響的程度越大，則風險因素耦合度越大，反之風險因素耦合度越小。本文研究的城市道路交叉口交通風險因素間相互耦合，可以分成單風險因素耦合，雙風險因素耦合以及多風險因素耦合，例如，人—人耦合屬于單因素風險耦合;人—車輛耦合屬于雙風險因素耦合;人—車輛—管理耦合屬于多因素風險耦合。

2.2 城市交叉口風險因素耦合模型構建

通過對常見耦合模型的優(yōu)缺點以及使用條件進行對比分析，本文選擇耦合度模型和N-K模型計算單風險因素耦合、雙風險因素耦合以及多風險因素耦合。耦合度模型可以定量描述系統(tǒng)要素間影響程度，而N-K模型則對系統(tǒng)現(xiàn)狀的復雜性及不同要素的相關影響效果進行定量分析，兩者結合起來能夠比較準確地評估描述交通風險因素的相互作用及其結果。

N-K模型的兩個重要參數(shù)：N代表組成系統(tǒng)的元件數(shù)目，K代表系統(tǒng)中相互依存的元件數(shù)目。N-K模型計算參與耦合的因素之間的交互信息，交互信息表明要素之間的相互影響關系，以T表示，計算得到的T值越大，其相互影響、相互作用產(chǎn)生的效果就越大。

2.3 沖突嚴重度判定

目前對交叉口交通風險耦合的研究多集中在雙因素耦合分析，而對多因素風險耦合效應的研究則尚未開展。由于風險評估矩陣是利用賦權法評估，其決策和評價結果具有較強的主觀性，難以很客觀的表述評估結果，因而利用風險矩陣進行多因素風險耦合綜合評估具有較大局限性，故本文提出一種基于耦合模型的沖突嚴重度判定模型，對多因素風險耦合效應進行綜合評估。

上文通過N-K模型與耦合度模型對交叉口風險因素進行耦合分析，但這兩個模型的側重點各有不同，現(xiàn)有研究很少將N-K模型與耦合度模型結合起來進行綜合分析;本文根據(jù)這兩種模型的特點，綜合考慮各因素耦合發(fā)生的概率以及耦合因素間的影響程度，提出基于耦合模型的沖突嚴重度判定方法，對多因素風險耦合進行綜合判定。

沖突嚴重度綜合考慮到?jīng)_突發(fā)生的概率以及沖突造成事故的嚴重程度，沖突概率很高且沖突等級為嚴重沖突時屬于嚴重危險狀態(tài);沖突概率較低且沖突等級為潛在交通沖突時屬于較安全狀態(tài)等，依此對其進行等級劃分見表2。

考慮到多因素之間存在相互作用，但從耦合度分級基礎上分析沖突嚴重度不能完全反映其危險性，需要依據(jù)耦合狀態(tài)進行調整，引入變量ΔH來表征不同耦合狀態(tài)下沖突危險度的改變量，由耦合度模型的特性，按照強耦合狀態(tài)下的多因素耦合會增加相互沖突的嚴重程度的原則，參考基于觸發(fā)關系的空間耦合規(guī)則，建立沖突危險度改變量等級見表3，在處于強耦合、中耦合、弱耦合狀態(tài)時，ΔH的取值分別為1、0.6、0.3。沖突嚴重度判定值用Z表示。

3 實例應用與分析

現(xiàn)按照人、車輛、道路和管理因素的順序，對產(chǎn)生交通沖突的風險因素分別標記為0和1，0表示未參與風險作用但導致交通沖突，1表示參與風險作用并導致交通沖突，則共有16種可能的風險因素耦合形式。

本文采用視頻錄像和人工調查相結合的方法，選取北京市一個典型十字交叉口車公莊大街—車公莊南街工作日的早高峰進行分析。調查人員根據(jù)產(chǎn)生沖突的原因判斷風險耦合形式，例如直行車輛在信號周期內進入交叉口，由于通過交叉口的車輛較多、車速過低而所造成前后車輛間沖突則為車輛—車輛耦合。根據(jù)調查所得的交通沖突數(shù)據(jù)，每類風險因素耦合形式導致交通沖突發(fā)生的次數(shù)和頻數(shù)見表4和表5。

通過利用AHP法比較各個構成要素之間的相對重要程度，并進行一致性檢驗;利用基于專家打分的改進云模型得到各二級指標的云模型數(shù)字特征，進一步驗證各要素權重取值的準確性。城市交叉口交通風險的專家打分結果見表6。

通過公式（7），可計算出雙因素以及多因素風險的耦合度。

計算結果均處于0.483 1～0.530 3之間，則雙因素及多因素風險的耦合度均為中耦合。從雙因素風險耦合結果中可以看出，對交通風險影響最大的是管理因素，其次是道路、人、車輛因素;從多因素風險的耦合度結果中可以看出，對交通風險影響最大的是人的因素，其次是道路、管理和車輛因素。

二級指標間的風險致因耦合結果如圖1和圖2所示。

由于多因素下二級指標間的耦合結果過多，且其耦合結果均在0.1附近，為弱耦合狀態(tài)，故本文只列舉部分因素之間的耦合結果，見表7。

由圖1、圖2和表7可知，北京市車公莊大街—車公莊南街交叉口車輛因素下車輛類型與左轉車比例表現(xiàn)為強耦合作用，表明這兩種形式耦合經(jīng)常發(fā)生且對交通風險的影響較大;由調查視頻可知，由于大型車在進行左轉時，轉彎半徑過大，容易影響到交叉口的其它車輛，造成交通沖突的后果也比較嚴重。單風險因素條件下其余情形均表現(xiàn)為中耦合作用。雙風險因素條件下，車輛類型與轉彎車道半徑、車輛類型與掉頭車道半徑均為強耦合作用，表明車輛類型與道路因素發(fā)生耦合作用對交通風險的影響比較大，造成交通沖突的后果也比較嚴重;其余均為中耦合作用。

可以看出，四因素耦合的沖突等級為2級，處于一般危險狀態(tài)，三因素耦合中人—車輛—道路、人—道路—管理以及車輛—道路—管理的沖突等級為3級，雙因素耦合中人—車輛的沖突等級為3級，處于輕微危險狀態(tài)，其余因素耦合均處于較安全或安全狀態(tài)。這也表明了多因素風險耦合一旦發(fā)生，其造成的后果也更加嚴重。

與利用風險矩陣完成多因素風險耦合綜合評估的方法相比較，沖突嚴重度則考慮到了強耦合狀態(tài)下多因素風險耦合會相互促進，提出沖突危險度的改變量對評價方法進行改進，且判定結果綜合考慮了主客觀耦合結果，最大限度地減少信息的損失。

4 結論

（1）從交通沖突的角度考慮，城市道路交叉口交通風險的影響要素主要包括人的因素、車輛因素、道路因素和管理因素;它們之間產(chǎn)生的相互耦合，能夠改變對交通風險的影響程度，綜合來看，交通風險隨著參與耦合因素的增多而增大，其中主觀因素（人和管理）的與其它因素之間耦合對交通風險的影響最大。

（2）從影響因素子要素的耦合結果上看，車輛類型與左轉車比例、速度與掉頭車道半徑、車輛類型與轉彎車道半徑、車輛類型與掉頭車道半徑等均為強耦合，它們之間的相互作用對交叉口交通沖突風險的影響較大，需要加以重點關注防范。

（3）與基于風險矩陣的賦權評估方法相比，本文提出的基于沖突嚴重度的交叉口多因素風險耦合效應評估方法，能夠降低主觀隨意性對評價結果的影響。

在接下來的工作中，對于多因素風險耦合間的相互影響機理可以進一步深入探討，對于不同類型交叉口風險的多因素耦合效應還有待進一步分析和研究。

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